Indra: OCR-модель всего на 1M параметров, которая рвёт PaddleOCR и Tesseract по скорости
Вик Паручури, автор Marker и Surya, выпустил Indra, крошечную OCR-модель на 1 миллион параметров. Главная фишка в том, что при таком размере она гоняет текст прямо на CPU и делает это очень быстро.
Цифры такие. На CPU Indra обрабатывает 49 страниц в секунду. Это в 11 раз быстрее PaddleOCR и в 17 раз быстрее Tesseract. При этом по качеству она тоже впереди: на тексте из OmniParseBench у неё 41,3 против 35,8 у PaddleOCR и 19,3 у Tesseract.
Модель не только распознаёт текст, но и отдаёт полную разметку страницы и bounding box по строкам, так что её удобно ставить в пайплайны обработки документов.
Миниатюрный размер означает, что её можно запускать локально без GPU и гонять большие объёмы сканов дёшево, а не платить за облачный OCR по страницам.
Модель: https://huggingface.co/datalab-to/indra-ocr
Код: https://github.com/datalab-to/indra
Блог: https://datalab.to/blog/indra-ocr
Вик Паручури, автор Marker и Surya, выпустил Indra, крошечную OCR-модель на 1 миллион параметров. Главная фишка в том, что при таком размере она гоняет текст прямо на CPU и делает это очень быстро.
Цифры такие. На CPU Indra обрабатывает 49 страниц в секунду. Это в 11 раз быстрее PaddleOCR и в 17 раз быстрее Tesseract. При этом по качеству она тоже впереди: на тексте из OmniParseBench у неё 41,3 против 35,8 у PaddleOCR и 19,3 у Tesseract.
Модель не только распознаёт текст, но и отдаёт полную разметку страницы и bounding box по строкам, так что её удобно ставить в пайплайны обработки документов.
Миниатюрный размер означает, что её можно запускать локально без GPU и гонять большие объёмы сканов дёшево, а не платить за облачный OCR по страницам.
Модель: https://huggingface.co/datalab-to/indra-ocr
Код: https://github.com/datalab-to/indra
Блог: https://datalab.to/blog/indra-ocr