پروجیکٹ ایک نیا آپٹیکل ٹیکسٹ ریکگنیشن سسٹم تیار کیا جا رہا ہے جو انگریزی، جرمن، فرانسیسی، جاپانی، چینی، کورین، ازبک، آذربائیجانی اور لتھوانیائی سمیت 40 سے زیادہ زبانوں کو سپورٹ کرتا ہے۔ سیریلک پر مبنی زبانیں ابھی تک تعاون یافتہ نہیں ہیں، لیکن انہیں منصوبوں کی فہرست میں شامل کیا جا رہا ہے۔ کوڈ فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے ازگر میں لکھا گیا ہے۔ и اپاچی 2.0 کے تحت لائسنس یافتہ۔ لوڈنگ کے لیے لاطینی حروف تہجی اور ہیروگلیفس پر مبنی زبانوں کے لیے تیار کردہ ماڈل۔
مشین لرننگ کے طریقے تصویر میں متن کی شناخت اور شناخت کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔ متن کی شناخت کے لیے مشین لرننگ الگورتھم استعمال کیا جاتا ہے۔ (کریکٹر ریجن اویئرنس فار ٹیکسٹ) میں PyTorch کے لیے، صوابدیدی اشیاء پر متن کو نمایاں کرنے کے قابل، بشمول لیبل، معلوماتی نشانیاں اور سڑک کے نشانات۔ کردار کی ترتیب کو پہچاننے کے لیے ایک ارتعاشی بار بار نیورل نیٹ ورک استعمال کیا جاتا ہے۔ (Convolutional Recurrent Neural Network، DCNN اور RNN کا مجموعہ) اور الگورتھم متن کی نمائندگی میں نیورل نیٹ ورک آؤٹ پٹ کو ڈی کوڈ کرنے کے لیے CTC BeamSearch (کنکشنسٹ ٹیمپورل کلاسیفیکیشن)۔
ماخذ: opennet.ru