【文档智能】多模态文档OCR评测CC-OCR及专有模型代表工作

主要观点总结

本文主要介绍了OCR任务评估以及几个代表性的面向文档OCR的多模态大模型工作，包括KOSMOS2.5、TextMonkey、Florence和GOT。文章首先介绍了OCR任务评估的相关内容，包括数据分布、数据标注、评估指标和评估模型。然后详细阐述了几个代表的面向文档OCR的多模态大模型的工作原理和特性。最后，文章总结了OCR-free的核心在于数据构造，并提供了相关参考文献和社区加入方式。

关键观点总结

关键观点1: OCR任务评估

介绍了OCR任务评估的相关内容，包括数据分布、数据标注、评估指标和评估模型。

关键观点2: KOSMOS2.5模型

介绍了一种面向文档OCR的多模态大模型KOSMOS2.5，包括其工作原理、特性以及评估方式。

关键观点3: TextMonkey模型

介绍了另一种面向文档OCR的模型TextMonkey，包括其采用的技术和特性。

关键观点4: Florence模型

介绍了Florence模型在OCR任务中的应用，虽然其并不算纯粹的OCR模型，但仍然值得关注。

关键观点5: GOT模型

详细介绍了GOT模型，包括其架构、训练方式和在OCR任务中的表现。

关键观点6: 社区介绍

介绍了相关社区和加入方式，提供了交流心得的机会。

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