• 高精度多语言识别GOT-OCR2.0 支持中文、英文的字符识别，并且可以通过微调扩展到其他语言。这种多语言能力使其在国际化场景中应用广泛，满足不同用户的需求。

• 场景文本识别
  通过先进的视觉编码器，GOT-OCR2.0 能够轻松处理自然场景中的文本识别任务，如街道标志、广告牌上的文字。这使得它在实际应用中拥有极高的适应性和实用价值。

• 格式化文本输出
  GOT-OCR2.0 能够识别文档中的复杂结构并将其转换为多种格式输出，如 Markdown、LaTeX、TikZ 等。这意味着不仅可以提取文本，还可以保留文档的原始格式和排版，极大提升了文档处理的效率。
• 复杂字符和结构的识别
  除了常规的文字识别，GOT-OCR2.0 还能精准识别数学公式、化学分子式、表格、图表等复杂内容，并转换为可编辑的格式，满足科学计算、学术研究等专业场景需求。
• 动态分辨率与多页 OCR 支持无论是高分辨率海报还是多页 PDF 文档，GOT-OCR2.0 都可以通过动态分辨率技术和多页处理能力轻松应对，大大提高了大文件的处理效率。

• 端到端统一架构
  传统的 OCR-1.0 系统由多个独立的模块组成（如文本检测、区域裁剪和字符识别等），容易出现局部最优问题，且维护成本高。GOT-OCR2.0 则采用了端到端的统一架构，通过高度压缩的编码器和长上下文解码器的结合，实现了简洁高效的字符识别。它不仅降低了复杂系统的维护成本，还提升了对各类 OCR 任务的处理能力。
• 高压缩率编码器
  GOT-OCR2.0 的编码器基于 Vision Transformer (ViT)，具备高压缩率，能够将输入图像的像素压缩为更小的 tokens，使得模型在处理高分辨率图像时既能保证准确性，又能降低计算资源的消耗。
• 长上下文解码器
  GOT 的解码器采用了强大的 Qwen-0.5B 语言模型，能够处理长达 8000 个 tokens 的长文本场景，从而在处理多页文档或高密度文本时依然能够生成准确的 OCR 输出。

03 实际应用场景展示

• 文档数字化：无论是简单的文本文档，还是包含复杂表格、图表、公式的学术论文，GOT-OCR2.0 都能够高效完成文本提取与格式化。

• 场景文本识别：广告牌、商店招牌、交通标志等自然场景中的文字，GOT-OCR2.0 都能快速识别，并保证高准确率。
  
  
• 学术研究：在处理含有大量数学公式或化学结构式的文档时，GOT-OCR2.0 不仅可以识别出这些内容，还能够生成 LaTeX 格式，方便后续的编辑与计算。

• 数据可视化：GOT-OCR2.0 支持识别图表并将其结构化为 Python 字典格式，极大提升了科研和数据分析人员的工作效率。