通過VLM范式解決OCR任務的工作~

原標題：萬字分享多模態大模型OCR工作 OCR VLM
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：20253字

文本OCR任務的現狀與發展

隨著機器學習與大語言模型（MLLM）領域的發展，文本OCR（光學字符識別）任務逐漸受到重視。傳統的OCR系統通常采用多模塊的pipeline設計，包括元素檢測、區域裁剪和字符識別等。這一方法不僅容易導致過擬合，還增加了維護成本，且在不同場景下需要專門訓練不同模型。為了應對這些挑戰，許多研究者開始嘗試通過視覺語言模型（VLM）來解決OCR任務。

1. OCR任務的特點

OCR任務最顯著的特點是需要處理高分辨率的輸入圖像。圖像越大，包含的字符越多，識別效果也更佳。此外，OCR任務強調感知能力，而不是復雜的推理能力，因此需要大量的視覺token支持。為了實現高效的OCR，動態分辨率和視覺token壓縮方案成為了重要的研究方向。

2. 主要研究工作

在這方面，幾篇關鍵的研究工作值得關注：

1. **GOT-OCR 2.0**：該模型旨在實現端到端的OCR解決方案，支持動態分辨率和多頁OCR，且模型輕量化，使用小型視覺編碼器與大語言模型相結合。其關鍵在于通過多階段訓練提升模型能力，并結合豐富的OCR數據集進行訓練。

2. **Vary**：該研究提出了視覺詞表的概念，通過構造新的ViT模型來實現OCR任務。該模型通過對比正負樣本的方式，提升了對OCR場景的理解能力。

3. **TextMonkey**：該模型通過滑動窗口注意力機制和Token Resampler來提高對文本的理解，優化了輸入的圖像切分策略，增強了模型對文本位置信息的分析能力。

4. **mPLUG系列**：阿里巴巴的mPLUG團隊開發的DocOwl系列通過統一結構學習，實現了文檔理解的多任務訓練，支持高分辨率的圖像處理，提升了模型的通用性和精準度。

3. 未來展望

盡管當前的OCR技術已經取得了顯著進展，但仍需進一步優化模型的泛化能力和適應性，以應對不同應用場景的挑戰。未來的研究方向可能集中在提高模型的推理能力、增強對復雜文本結構的解析能力以及整合更多類型的視覺信息上。

總之，隨著OCR技術的不斷發展，結合視覺語言模型的創新方法將為OCR任務帶來新機遇，推動相關領域的進一步發展。

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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，深入關注大模型與AI智能體，及時搜羅生成式AI技術產品。