proyecto Se está desarrollando un nuevo sistema de reconocimiento óptico de texto que admite más de 40 idiomas, incluidos inglés, alemán, francés, japonés, chino, coreano, uzbeko, azerbaiyano y lituano. Los idiomas basados en cirílico aún no son compatibles, pero se están agregando a la lista de planes. El código está escrito en Python usando el marco. и Licenciado bajo Apache 2.0. Para cargar Modelos listos para usar para idiomas basados en el alfabeto latino y jeroglíficos.
Los métodos de aprendizaje automático se utilizan para identificar y reconocer texto en una imagen. Se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para identificar texto. (Reconocimiento de caracteres y regiones para texto) en para PyTorch, capaz de resaltar texto en objetos arbitrarios, incluidas etiquetas, señales de información y señales de tráfico. Se utiliza una red neuronal recurrente convolucional para reconocer secuencias de caracteres. (Red neuronal recurrente convolucional, una combinación de DCNN y RNN) y algoritmo CTC BeamSearch (Clasificación temporal conexionista) para decodificar la salida de la red neuronal en representación de texto.
Fuente: opennet.ru