🌟 PaddleOCR-VL-1.5: компактная модель для сложного парсинга.
PaddlePaddle обновили свою линейку PaddleOCR-VL, выпустив PaddleOCR-VL-1.5 - компактную VLM на 0.9 млрд. параметров на базе ERNIE-4.5-0.3B-Paddle. Несмотря на скромный размер, в задачах разбора документов она показывает SOTA-результаты.
На тесте OmniDocBench v1.5 модель выбила 94.5% точности, обойдя не только прошлую версию, но и более тяжелых конкурентов.
Фишка обновления - упор на полевые условия. Модель специально учили работать с плохими исходниками: кривыми сканами, бликами от мониторов и мятыми страницами.
Попутно сделали бенчмарк Real5-OmniDocBench, который гоняет модели по 5 сценариям: сканирование, перекосы, деформация листа, фото с экрана и плохое освещение.
🟡В 1.5 добавили:
🟢Text spotting: находит и распознает текст одновременно (печатный русский - неплохо, рукописный - почти никак)
🟢Seal recognition: распознает печати (русские - не очень, китайские - на ура).
🟢Cross-page table merging: умеет склеивать таблицы, которые разорваны между страницами.
🟢Работа с заголовками: не теряет структуру параграфа при переходе на новый лист.
🟢Новые языки: добавили поддержку тибетского и бенгальского, подтянули распознавание редких символов и древних текстов.
🟡Деплой - на любой вкус
Модель работает с transformers, дружит с Flash Attention 2 и, само собой, поддерживается PaddlePaddle 3.2.1.
Если нужно быстро поднять сервис - есть готовый Docker-образ.
🟡Пара важных моментов по использованию
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Demo
🟡DeepWiki
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VL #OCR #PaddleOCR
PaddlePaddle обновили свою линейку PaddleOCR-VL, выпустив PaddleOCR-VL-1.5 - компактную VLM на 0.9 млрд. параметров на базе ERNIE-4.5-0.3B-Paddle. Несмотря на скромный размер, в задачах разбора документов она показывает SOTA-результаты.
На тесте OmniDocBench v1.5 модель выбила 94.5% точности, обойдя не только прошлую версию, но и более тяжелых конкурентов.
Фишка обновления - упор на полевые условия. Модель специально учили работать с плохими исходниками: кривыми сканами, бликами от мониторов и мятыми страницами.
Попутно сделали бенчмарк Real5-OmniDocBench, который гоняет модели по 5 сценариям: сканирование, перекосы, деформация листа, фото с экрана и плохое освещение.
🟡В 1.5 добавили:
🟢Text spotting: находит и распознает текст одновременно (печатный русский - неплохо, рукописный - почти никак)
🟢Seal recognition: распознает печати (русские - не очень, китайские - на ура).
🟢Cross-page table merging: умеет склеивать таблицы, которые разорваны между страницами.
🟢Работа с заголовками: не теряет структуру параграфа при переходе на новый лист.
🟢Новые языки: добавили поддержку тибетского и бенгальского, подтянули распознавание редких символов и древних текстов.
🟡Деплой - на любой вкус
Модель работает с transformers, дружит с Flash Attention 2 и, само собой, поддерживается PaddlePaddle 3.2.1.
Если нужно быстро поднять сервис - есть готовый Docker-образ.
🟡Пара важных моментов по использованию
Если нужен полноценный постраничный парсинг всего документа, лучше использовать официальный пакет PaddleOCR. Реализация через transformers пока ограничена только распознаванием отдельных элементов и споттингом.
В пайплайн встроили логику препроцессинга. Если картинка меньше 1500 пикселей, она автоматом апскейлится фильтром Lanczos. При этом есть потолок в 1.6 млн. пикселей для споттинга, это чтобы не перегружать память GPU и сохранить читаемость мелкого шрифта.
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Demo
🟡DeepWiki
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VL #OCR #PaddleOCR