GOT-OCR2.0 是一个基于 QWen2 0.5B 模型的开源项目，项目核心是开发了一个统一的端到端模型，旨在推动 OCR 技术进入2.0时代。
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这个只有 580M 参数的 OCR 模型，拿到了 BLEU 0.972 分数，而且模型大小只有 1G 多，在一般配置的本地机器上运行也不是问题。
从测试效果来看性能也很不错，支持识别普通文档、场景文档、格式化文档等多种多样的文本内容。
普通文本的训练数据中主要使用中文 CASIA-HWDB2 和英文 IAM 数据集，所以该模型对中英文内容的识别效果会比较好。
格式化文档的训练数包括了：数学公式、化学分子式、表格数据、PDF 整页数据，以及更有难度的乐谱、几何形状、图表，得益于多模型大模型的加持，GOT 模型可以处理更多种类的任务。模型架构层面，GOT 由三个模块组成，图像编码器、线性层和输出解码器。线性层充当连接器，在视觉编码器和语言解码器之间映射通道维度。
首先，执行纯文本识别任务，对视觉编码器进行预训练。为了提高训练效率并节省 GPU 资源，GOT 选择了一个微型解码器将梯度传递给编码器。在这个阶段，把包含场景文本的图像和包含文档级字符的手动图像馈送到模型中，以允许编码器收集两种最常用的字符的编码能力。
在下一阶段，通过将经过训练的视觉编码器连接到一个新的更大的解码器来形成 GOT 的架构。
在最后阶段将会进一步提高 GOT 的泛化和适用性。具体来说，为 GOT 生成和添加细粒度和多裁剪/页面合成数据，以支持区域提示 OCR、大图像 OCR 和批量 PDF OCR 功能。
OCR-2.0 模型在结构上比 OCR-1.0 的系统要简单，比多模型大语言模型更侧重于纯 OCR 任务，并且具有卓越的性能；并且 OCR-2.0 将各种 Pan-OCR 任务集成到一个模型中，在模型设计、数据工程和应用场景方面具有有价值的研究方向。获取更多生成式 AI 大模型相关开源项目可以关注?公众号 极客开源 ，获取上文提到的 OCR 在线体验地址、开源仓库和模型下载地址，在后台回复 OCR2.0 关键词。
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