GOT-OCR2.0

这个项目（GOT-OCR2.0）的核心优势应用场景和相关项目：
– **核心优势**：
– 通用OCR理论：通过统一的端到端模型实现OCR-2.0。
– 支持多种OCR任务：包括普通文本OCR、格式文本OCR、细粒度OCR、多裁剪OCR等。
– 高效的训练和推理：采用了先进的深度学习技术如卷积神经网络和循环神经网络以提高模型的性能和效率。
– 可扩展性：可以很容易地扩展到其他OCR任务和数据集。
– **应用场景**：
– 文档数字化：将纸质文档转换为电子文档以便于存储、检索和共享。
– 票据识别：识别发票、收据、支票等票据上的文字信息。
– 车牌识别：识别车辆牌照上的文字信息。
– 身份证识别：识别身份证上的文字信息。
– 其他OCR应用：如名片识别、银行卡识别、护照识别等。
– **相关项目**：
– Vary：一个大规模的视觉语言模型擅长处理英语和中文。
– Qwen：Vary的LLM基础模型也擅长处理英语和中文。