ocr. - страница 2

ocr.

Как мы ускорили работу с исполнительной документацией с помощью ИИ

Привет, Хабр! Меня зовут Всеволод Зайковский, я заместитель руководителя проекта в «Газпром ЦПС».Есть рутинные задачи, которые отнимают много времени и трудовых ресурсов. В проектах, с которыми работала компания, такой задачей была каталогизация исполнительной документации. Кто не знает, что это такое, тому очень в жизни повезло

продолжить чтение

Эффект Даннинга — Крюгера в нейросети. OCR распознавание текста LLM: доверяй, но проверяй

продолжить чтение

«Манускрипт. Распознать нельзя забыть: как мы научили нейросеть читать рукописи XIX века»

Проект реализуется командой: Константин Кожин — руководитель проекта; Павел Шерстнев — ML-инженер; Антон Михалев — ML-инженер; Анна Пятаева — научный руководитель проекта; Владислава Жуковская — специалист по разметке данных; Алина Нуриманова — специалист по разметке данных. Работа ведётся при поддержке гранта (Фонд содействия инновациям, конкурс «Код-ИИ», VII очередь, декабрь 2024 – декабрь 2025).Manuscript OCR — это open-source проект, опубликованный на GitHub и GitVerse.

продолжить чтение

DeepSeek представила OCR-модель, которая обрабатывает текст как изображение

продолжить чтение

VLM vs IDP (хайп vs конвейер): кто выигрывает в гонке за точностью и эффективностью

продолжить чтение

Как мы научили нейросеть читать технические схемы и сразу считать их стоимость

Танцы с YOLO, OCR и пятнами от кофеКогда думаешь о «цифровой трансформации» в промышленности, в голове обычно всплывают роботы, датчики, большие экраны и дроны, которые сами разносят детали по цеху. В реальности всё часто упирается в куда более прозаичные вещи.

продолжить чтение

End-to-end вместо трёх костылей: как мы обошли OCR и выиграли по скорости и точности

Привет, чемпионы!

продолжить чтение

Российский ИИ для распознавания доступен на всех отечественных платформах. Завершено портирование на RISC-V

Ученые Smart Engines первыми в России перенесли передовые технологии распознавания штрихкодов, паспортов и других документов на микропроцессоры архитектуры RISC-V. Теперь системы компьютерного зрения доступны на всех без исключения отечественных и основных международных аппаратных платформах: Elbrus, RISC-V, MIPS (КОМДИВ), SPARC, х86, ARM. Это позволяет внедрить распознавание в различных областях – от интернета вещей до ракетостроения – и осуществлять его фактически на любом микроконтроллере, без необходимости в видеокартах и мощных процессорах.

продолжить чтение

Распознавание текста на изображении и общение с распознанным текстом. Paddle OCR + LLM

Кадр из фильма двухсотлетний человекДанная статья описывает процесс создания проложения для распознавания текста на изображении и общения с распознанным текстом. Системные требованияЯзык: Python

продолжить чтение

Как мы научили нейросети читать паспорта: история борьбы с бликами, водяными знаками и кривыми фото

Привет, Хабр! 

продолжить чтение

Rambler's Top100