GOT-OCR2.0

GOT-OCR 2.0是什么

• 由中国科学技术大学团队开发的端到端光学字符识别模型，标志着OCR技术进入2.0时代
• 采用编码器-解码器架构，支持1024×1024像素图像的高效压缩与8K tokens长文本解析
• 突破性支持数学公式、分子式、乐谱等非传统文本的识别与结构化输出

GOT-OCR 2.0功能特点

• 多模态处理能力：同步解析文本、图表、几何图形等六类光学符号
• 智能输出转换：支持Markdown、LaTeX、SMILES等12种可编辑格式输出
• 动态分辨率技术：通过局部注意力机制实现4096×4096超高清图像处理
• 多文档批处理：单次推理可处理50页PDF文档，压缩效率达传统模型5倍

GOT-OCR 2.0如何使用

• 环境部署：需配置CUDA 11.8+环境，支持NVIDIA显卡加速运算
• 接口调用：提供Python API与RESTful接口，响应时间低于800ms/页
• 交互模式：通过坐标定位或颜色标记实现区域级精确识别
• 扩展开发：开放模型微调接口，支持行业专属字符集训练

GOT-OCR 2.0应用场景

• 科研文献数字化：精准转换包含复杂公式的学术论文为可编辑LaTeX
• 医疗数据管理：实现CT报告、处方笺等非结构化医疗文档的智能解析
• 工业图纸处理：自动识别工程图纸中的标注信息与尺寸参数
• 音乐教育辅助：将手写乐谱转换为标准MusicXML格式