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目前手写文档OCR的最佳模型是什么？我试过doctr，但它目前不支持手写识别。

这是我想要转录的文本类型的一个例子。我还试过llava，但它说“很抱歉，但由于图像的角度和分辨率，我很难准确地转录文本。”并且没有提供转录。

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讨论总结

本次讨论主要围绕“OCR for handwritten documents”这一主题展开，用户们分享了各自在使用不同OCR模型处理手写文档时的体验和建议。讨论中涉及了多个模型的推荐，如Qwen2-7b-VL、Kosmos 2.5、Florence 2等，以及它们在手写识别方面的表现。此外，讨论还涉及了模型的RAM需求、如何在Linux系统上部署和使用这些模型，以及通过云服务如Google Colab解决资源不足的问题。整体上，讨论展示了手写文档OCR技术的现状和挑战，以及用户们在实际应用中的探索和解决方案。

主要观点

  1. 👍 Qwen2-7b-VL模型在手写文档转录方面表现出色
    • 支持理由：评论者分享了该模型的使用体验，并提供了详细的步骤和代码示例，帮助其他用户在Linux环境下使用该模型。
    • 反对声音：该模型需要大量RAM，16GB RAM可能不足以运行。
  2. 🔥 Kosmos 2.5在处理手写文本时表现良好
    • 正方观点：评论者推荐了Microsoft的Kosmos 2.5模型，并分享了该模型的识别结果，尽管出现了一个小错误，但总体表现良好。
    • 反方观点：Florence 2虽然在其他任务上表现出色，但在处理手写文本时表现不佳。
  3. 💡 通过Google Colab等云服务解决本地资源不足的问题
    • 解释：评论者提到可以通过Google Colab等云服务来解决本地RAM不足的问题，从而顺利运行OCR模型。
  4. 💡 OCR技术在处理手写文档时存在挑战
    • 解释：评论者提到多个模型如doctr和llava在处理手写文本时遇到了困难，表明手写OCR技术仍存在挑战。
  5. 💡 建议尝试Nvidia的OCDRNet模型
    • 解释：评论者认为OCDRNet可能对手写文档有更好的支持，因为原帖中提到的模型在处理手写文本时存在局限性。

金句与有趣评论

  1. “😂 OutlandishnessIll466：Qwen2-7b-VL is amazing.”
    • 亮点：评论者对Qwen2-7b-VL模型的表现给予了高度评价，展示了该模型在手写文档转录中的潜力。
  2. “🤔 Vitesh4：Try Kosmos 2.5 by Microsoft, it is a 1.37B parameters model that is designed for OCR task.”
    • 亮点：评论者推荐了Kosmos 2.5模型，并解释了其设计目的和参数规模，为其他用户提供了有价值的信息。
  3. “👀 Randomhkkid：Have you tried OCR 2.0?”
    • 亮点：评论者询问是否尝试过OCR 2.0，并提供了相关链接，引发了关于新技术的讨论。
  4. “🤔 maniac_runner：Do try LLMWhisperer, it you are ok with API based python library.”
    • 亮点：评论者建议尝试LLMWhisperer，并提供了在线试用平台链接，为其他用户提供了新的解决方案。
  5. “👀 Adventurous-Milk-882：Can you try this one: https://build.nvidia.com/nvidia/ocdrnet"
    • 亮点：评论者推荐了Nvidia的OCDRNet模型，并提供了相关链接，展示了新的技术选择。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户们分享了各自的使用体验和建议，展示了对手写文档OCR技术的探索和解决方案。主要分歧点在于不同模型的性能和适用性，用户们对某些模型的表现给予了高度评价，同时也指出了一些模型的局限性。可能的原因是手写文档的复杂性和多样性，导致不同模型在处理时表现不一。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着技术的不断发展，未来可能会有更多针对手写文档的OCR模型出现，用户们将继续探索和分享新的解决方案。
  • 潜在影响：手写文档OCR技术的进步将有助于提高文档处理的效率和准确性，对教育、法律、历史研究等领域产生积极影响。

详细内容：

标题：探索手写文档 OCR 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于手写文档 OCR（光学字符识别）最佳模型的帖子引起了广泛关注。该帖子中，作者表示尝试了 doctr 但它目前不支持手写，还提到了 llava 无法准确转录给定的图片文本。此帖获得了众多回复，引发了热烈的讨论。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人推荐 Qwen2-7b-VL，称其表现出色，并提供了相关链接。
    • 例如，有用户分享道：“Added the image, query is ‘please transcribe this image’. While not perfect, it’s a pretty impressive start.”
  • 有人指出 Qwen2-7b-VL 似乎对硬件要求较高，比如需要较大的内存。
    • 比如：“It seems to require a lot of RAM. I can’t get it to run on 16GB sadly.”
  • 也有人提到微软的 Kosmos 2.5 用于 OCR 任务效果不错，虽有小错误但整体很好，还具有有用的 markdown 模式。
    • 就像：“It made one mistake (improve -> imprint) but it is very good, considering the handwriting. It also has a markdown mode which useful for parsing tables and webpages.”
  • 此外，还有诸如 OCR 2.0、LLMWhisperer、Florence-2、Ocr.space、paddleocr、pixtral、Ai studio 等模型被提及。

在讨论中，大家对于不同模型的性能、硬件要求、易用性等方面存在不同看法。一些用户对某些模型的表现感到满意，而另一些用户则在尝试不同模型的过程中遇到了各种问题。但总体来说，大家都在积极探索和分享，希望能找到最适合手写文档 OCR 的模型。