翻译A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding这篇文献
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2022-12-25 2023-01-15 2023-04-14 20 3 600
深度学习在OCR和文档理解方面的应用综述
OCR(光学字符识别)和文2023-03-25 2023-04-15 2023-07-14 20 3 636
2023档理解是深度学习的重要应用之一。已经提出了许多深度学习方法来-06-25 2023-07-15 2023-10-14 20 3 673
2023-09应对OCR和文档理解的问题。其中一些最流行的方法包括卷积神经网络(CNN)、-25 2023-10-15 2024-01-14 20 3 711
2023-12-25循环神经网络(RNN)和注意力机制。
CNN被用于OCR中从文本图像中提取 2024-01-15 2024-04-14 20.12 3 605.12
2024-03特征。这些特征被送入分类器中以识别字符。CNN也被用于文档理解,例如-25 2024-04-15 2024-07-14 20.12 3 643.66
2024在文档图像中检测和识别物体。
RNN被用于OCR中识别手写文本。R-06-25 2024-07-15 2024-10-14 20.12 3 682.81
NN可以处理可变长度的输入序列,这使它们适用于识别手写文本。RNN也被2024-09-25 2024-10-15 2025-01-14 20.12 3 722.用于文档理解,例如识别文档的结构并从中提取信息。
注意力机制已被用58
2024-12-25 2025-01-15 2025-04-14 20.34 3 610.22
2025-03-25 2025-04-15 2025-07-14 20.34 于OCR和文档理解中,以聚焦于图像或文档的重要区域。注意力机制允3 649.28
2025-06-25 2025-07-15 2025-10-14 20.许模型有选择性地聚焦于输入的某些部分,这可以提高性能。
总的来说,深度学习已经在OCR和文档理解方面展示了巨大的潜力。然而,仍然34 3 689.01
2025-09-25 2025-10-15 2026-01-14 20.34 3 729.41
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