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CREPE: 坐标感知的端到端文档解析器
内容提要
本文介绍了多种先进的光学字符识别（OCR）技术，包括无OCR的信息提取模型、CLIP优化的物体关系预测、统一的OmniParser模型和通用的UPOCR模型。这些模型在不同任务上实现了最先进的性能，推动了OCR领域的发展。
关键要点
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提出了基于 DocParser 的 OCR-free 端到端信息提取模型，能够更好地提取字符特征，并在多个数据集上实现了最先进的结果。
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介绍了基于 CLIP 的模型 CREPE，在物体关系预测方面取得了 state-of-the-art 的成果。
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构建了统一的 OmniParser 模型，在文本定位、关键信息提取和表格识别任务上表现出色。
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提出了 COordination RECognizer (CoRec) 模型，解决协调识别任务的挑战，并在多个领域的数据集上证明了其有效性。
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提出了 UPOCR 模型，统一了多样的 OCR 任务的范式，并在三个像素级 OCR 任务上实现了最先进性能。
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提出了 Attend, Copy, Parse 模型，解决了低资源情况下的光学字符识别问题，适用于现实生活的信息提取任务。
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提出了弱监督学习框架 TCPN，采用关键信息序列作为监督信号，在多个基准测试上展现了最先进表现。
延伸问答
什么是CREPE模型，它的主要功能是什么？
CREPE模型是一种基于CLIP的物体关系预测模型，通过对边界框的文本表示进行对比训练，取得了最先进的预测成果。
OmniParser模型在文本解析中表现如何？
OmniParser模型在文本定位、关键信息提取和表格识别任务上表现出色，取得了最先进的性能。
UPOCR模型的创新之处是什么？
UPOCR模型通过统一的像素级OCR接口和基于视觉Transformer的结构，统一了多样的OCR任务，并在多个任务上实现了最先进性能。
CoRec模型是如何解决协调识别任务的？
CoRec模型包含协调识别器和从句边界检测器，经过实验验证其在多个领域的数据集上有效且高效。
Attend, Copy, Parse模型的应用场景是什么？
该模型适用于低资源情况下的光学字符识别任务，能够直接在端到端数据上进行训练，适合现实生活的信息提取。
TCPN框架的主要特点是什么？
TCPN框架采用弱监督学习，仅使用关键信息序列作为监督信号，并在多个基准测试上展现了最先进表现。
