설명
PaddleOCR-VL-1.6은 이전 버전인 PaddleOCR-VL-1.5를 개선하기 위해 개발된 업그레이드된 문서 파싱 모델입니다. 이 모델은 이전 버전의 약한 영역을 식별하고 향상시키는 지역 인식 데이터 최적화 프레임워크를 도입하여 감독 신호의 신뢰성을 향상시킵니다. 또한, 선별된 데이터 선택과 강화 학습을 활용하여 모델 성능을 최적화하는 점진적 후속 훈련 레시피를 사용합니다.
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PaddleOCR-VL-1.6은 OmniDocBench v1.6에서 96.33%의 새로운 최첨단 점수를 달성하여 OmniDocBench v1.5 및 Real5-OmniDocBench에서 새로운 기록을 세웠습니다. 이 모델은 최상위 비전-언어 모델(VLM)과의 강력한 경쟁력을 보여줍니다. 모델 아키텍처는 PaddleOCR-VL-1.5와 완전히 호환되어 비용이 들지 않는 플러그 앤 플레이 마이그레이션이 가능합니다.
이 모델은 표 인식, 중국 고문서 인식 및 중국 희귀 문자 인식을 포함한 다양한 인식 작업에서 상당한 개선을 제공합니다. 또한 다양한 시나리오에서 봉인/도장 인식, 텍스트 스포팅 및 차트 인식을 향상시킵니다.
PaddleOCR-VL-1.6은 transformers 라이브러리를 통해 원활한 추론을 지원하여 수식, 표, 차트 및 봉인과 같은 복잡한 요소의 포괄적인 텍스트 스포팅 및 인식을 용이하게 합니다. 사용자는 페이지 수준 문서 파싱을 지원하고 더 빠른 추론을 제공하는 공식 방법을 활용할 것을 권장합니다.
- 카테고리AI 모델 및 LLM
- 요금제무료
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
PaddleOCR-VL-1.6 하이라이트
지역 인식 데이터 최적화 프레임워크
점진적 후속 훈련 레시피
OmniDocBench에서의 최첨단 정확도
PaddleOCR-VL-1.5와의 호환성
향상된 표 및 텍스트 인식
중국 고문서 인식
봉인 및 도장 인식
추론을 위한 transformers 라이브러리 지원
PaddleOCR-VL-1.6 시작하기
모델 접근: Hugging Face 방문
인증: 적절한 자격 증명 확인
환경 설정: PaddlePaddle 프레임워크 설치
API를 통한 통합: PaddleOCR CLI 또는 Python API 사용
최적화: flash-attn을 사용하여 성능 향상
PaddleOCR-VL-1.6의 사용 사례
- 문서 파싱
- 표 인식
- 텍스트 스포팅
- 봉인 인식
- 중국 문서 파싱










