Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Optical Character Recognition (OCR)

89 평가 기록 30 datasets

Optical Character Recognition or Optical Character Reader (OCR) is the electronic or mechanical conversion of images of typed, handwritten or printed text into machine-encoded text, whether from a scanned document, a photo of a document, a scene-photo (for example the text on signs and billboards in a landscape photo, license plates in cars...) or from subtitle text superimposed on an image (for example: from a television broadcast)

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
IAM
DTrOCR 105M
CER: 2.38
논문 코드
TypiClust
Accuracy: 93.2
논문 코드
HTR-VT
Test CER: 2.8Test WER: 7.4
논문 코드
TrOCR
Test CER: 3.4Test WER: -
논문 코드
HTR-VT
Test CER: 3.9Test WER: 16.5
논문 코드
GPT-4o
Character Error Rate (CER): 0.2378Word Error Rate (WER): 0.5117Average Accuracy: 76.22
논문 코드
PyLaia (all transcriptions + agreement-based split)
CER (%): 4.34WER (%): 15.14
논문 -
Flor
CER: 6.52
논문 코드
AttentionOCR_Inception-resnet-v2_Location
Sequence error: 15.8
논문 코드
BN-DRISHTI Line Segmentation
F-Score: 0.9997
논문 코드
I2L-NOPOOL
BLEU: 89.09%
논문 코드

데이터셋

30개

논문

라이브러리

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