Transformer OCR — TrOCR, PARSeq, Donut and Nougat¶
Chapter 5 read a text line with an LSTM that predicts one character distribution per image column, and Chapter 6 built the same idea from convolutions, recurrent layers and the CTC loss. Both decoders share one trait: they look at the image column by column, they decide each column almost independently of the others, and whatever they know about language is either small (Tesseract's dictionary and LSTM context) or bolted on afterwards. …
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Tu lis ici l'aperçu libre. Avec un compte gratuit (30 secondes, sans carte), tu lis en entier les chapitres de base : l'introduction à la chaîne OCR, les images numériques et Tesseract en profondeur. Le prétraitement, les réseaux de reconnaissance, les transformers, les modèles vision-langage, l'extraction, la production, les exercices, les quiz corrigés et les solutions font partie du manuel complet.