粤ICP备17114055号
微信扫码
添加专属顾问
支持私有云部署
我要投稿
本公众号主要关注NLP、CV、LLM、RAG、Agent等AI前言技术，免费分享业界实战案例与课程，助力您全面拥抱AIGC。
文本识别
关键信息提取
表格识别
作者采用基于文本中心点的连贯输入和输出模式，在两个阶段，将同一文本划分为三个部分：
在stage1阶段：
在stage2阶段：
多边形区域序列化（Polygon）：定位Structured points，得到文本的多边形区域
文本内容序列化（content）：定位Structured points，得到文本内容
通过两阶段、三种序列方式可以有效地压缩原始的长序列。
此外，该框架使用空间和字符导向的窗口提示，增强对文本空间排列和单词语义的理解。
通过上图表格解析任务，我们可以知道omniparser的OCR解析流程。
首先，对图片进行编码(image encoder)
然后，在stage1，利用视觉模型对表格、文本内容、重要信息进行中心点定位
接着，在stage2，将定位的区域，经过区域解码（region decoder），得到polygon Sequence
同时，在stage2, 将定位的重要信息，进行文本内容序列化解码（content decoder），得到文本内容content sequence
最后，综合polygon Sequence和content sequence二者的信息，生成文本的定位信息（text spotting）、表格的序列信息（table recognition）和重要信息（key information extraction）
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2025-04-03
用自定义插件生成一篇图文并茂的文章
2025-04-03
阿里发布Qwen2.5-Omni-7B，听看读写超强性能
2025-04-01
GPT-4o发布新的生图模型，实测目前地表最强
2025-03-31
阿里重磅发布ChatAnyone！实时AI人物视频生成框架
2025-03-31
你的AI搭子是怎样的“人”？ChatGPT 4o图文深度测试
2025-03-31
为体验GPT-4o生图功能，终于向OpenAI付了20刀，实测完，我劝设计师们：别慌！
2025-03-31
Mistral OCR + 结构化输出：结合OCR与LLM，实现高效数据提取与组织！
2025-03-30
如何结合多模态RAG和异步调用实现大模型内容理解？
2024-09-12
2024-06-14
2024-08-06
2024-06-17
2024-05-30
2024-08-30
2024-10-07
2024-11-28
2024-10-16
2024-04-21
回到顶部