全球首款端到端GOT-OCR-2.0正式开源，重塑OCR技术 - 就快超越 mathpix，LaTeX 转换救星

主要观点总结

文章介绍了OCR技术在AI时代背景下的重要变革，特别是Vary团队开发的全球首款通用端到端OCR模型GOT的开源。文章详细描述了GOT模型的特点和优势，包括其支持多种内容识别、高识别率、灵活输出等。文章还提到了GOT模型的设计结构和功能优化，以及在处理复杂文本和几何图形方面的竞争优势。最后，文章总结了GOT模型的推出对于OCR技术未来发展的意义，并期待其在未来的持续发展和广泛应用。

关键观点总结

关键观点1: GOT模型的特点和优势

GOT模型是全球首款通用端到端OCR模型，支持场景文本、文档、乐谱、图表、数学公式等内容识别，具有高识别率和灵活输出等特点。其设计结构和功能经过精心优化，采用先进的vision encoder架构和输入嵌入层，能够处理各种文档类型。

关键观点2: GOT模型的竞争优势

GOT模型在处理密集文本和复杂几何图形方面，优于许多依赖预训练大模型的方案。其针对性强的设计呈现出独特的市场竞争优势，避免了由于大量imagetoken而出现的性能瓶颈。

关键观点3: GOT模型的应用前景

GOT模型的推出为OCR技术的未来发展打开了新思路，为行业内的企业提供了竞争工具。其精细化的处理能力和开放的设计理念有望在多个领域内得到广泛应用，尤其是在教育、科研和文档处理等领域。

文章预览

在AI时代的背景下，OCR（光学字符识别）技术正迎来重要变革。Vary团队近期宣布，全球首款通用端到端 OCR 模型 GOT 正式开源，标志着OCR技术迈入全新的阶段，业内人士称其为 OCR-2.0 的发展里程碑。GOT模型不仅突破了传统OCR的局限， 支持场景文本、文档、乐谱、图表、数学公式等内容识别，拿到了 BLEU 0.972 高分 。 【相关地址：】 GitHub： github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0   模型下载： huggingface. co/ucaslcl/GOT-OCR2_0 demo演示地址： https://huggingface.co/spaces/ucaslcl/GOT_online 新的 GOT 模型效果如何？ 直接上效果图： △  最常用的PDF image转markdown能力 △  双栏文本感知能力 △  自然场景以及细粒度OCR能力 △  动态分辨率OCR能力 △  多页OCR能力 △  更多符号的OCR能力 研究团队称，尽管GOT模型表现不错，但也存在一些局限，如更多的语言支持，更复杂的几何图，chart上 ………………………………