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TensorFlow 2とPyTorchを活用した、誰にでも使いやすいシームレスな光学文字認識（OCR）

このプロジェクトは、光学文字認識をシームレスに、かつ誰にでもアクセス可能にすることを目指しています。TensorFlow 2とPyTorchをバックエンドとして使用しています。

🚀 クイックスタート

このリポジトリは、光学文字認識に関するものです。詳細については、こちらのリンクを参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

>>> from doctr.io import DocumentFile
>>> from doctr.models import ocr_predictor, from_hub

>>> img = DocumentFile.from_images(['<image_path>'])
>>> # ハブからモデルをロード
>>> model = from_hub('mindee/my-model')

>>> # 予測器に渡す
>>> # モデルが認識モデルの場合:
>>> predictor = ocr_predictor(det_arch='db_mobilenet_v3_large',
>>>                           reco_arch=model,
>>>                           pretrained=True)

>>> # モデルが検出モデルの場合:
>>> predictor = ocr_predictor(det_arch=model,
>>>                           reco_arch='crnn_mobilenet_v3_small',
>>>                           pretrained=True)

>>> # 予測結果を取得
>>> res = predictor(img)