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GOT-OCR 2.0 是一款革命性的端到端通用 OCR 模型，它能够识别和提取文本，还能处理数学公式、分子式、图表、乐谱、几何图形等多种内容，极大地拓宽了 OCR 技术的应用范围。模型大小仅 1.43GB，下面列出来在各个场景的效果，感兴趣的往下看。 ? 项目特点 ① 多语言、多模态识别：GOT-OCR 2.0 支持多种语言和模态的文本识别，无论是印刷体还是手写体，都能准确识别。 ② 多样化输入输出：支持照片、文档、切片等多种输入格式，输出格式包括纯文本、Markdown、TikZ、SMILES、Kern 等，满足不同场景的需求。 ③ 长文本处理能力：解码器支持 8K 最大长度的 token，能够处理长文本场景，适用于学术论文、法律文件等长文本资料。 ④ 高级功能：包括交互式 OCR 功能、动态分辨率策略、多页 OCR 技术支持，提供更加灵活和高效的 OCR 解决方案。 如下是 GOT 和其他 OCR 模型的对比评分，取得了非常不错的成绩。
公式：
开源地址：https://github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.01704 ingFang SC", system-ui, -apple-system, "system-ui", "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;text-wrap: wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);line-height: 2em;">历史盘点逛逛 GitHub 每天推荐一个好玩有趣的开源项目。历史推荐的开源项目已经收录到 GitHub 项目，欢迎 Star：地址：https://github.com/Wechat-ggGitHub/Awesome-GitHub-Repo | 
