分析对比大模型OCR、传统OCR和深度学习OCR
OCR技术近年来迅速普及,广泛应用于文件扫描、快递单号识别、车牌识别及日常翻译等场景,极大提升了便利性。其发展历程从传统方法(基于模板匹配和手工特征设计)到深度学习(采用CNN、LSTM等自动学习高级语义特征),再到大模型OCR(基于Transformer架构,支持跨场景泛化和少样本学习)。每种技术在特定场景下各有优劣:传统OCR适合实时场景,深度学习OCR精度高但依赖大量数据,大模型OCR泛化能力强但训练成本高。未来,大模型OCR将结合多模态预训练,向通用文字理解方向发展,与深度学习OCR形成互补生态,最大化平衡成本与性能。