Hoe kies je OCR in 2026: negen modellen getest op drie inferentiemotoren voor handgeschreven Russisch
PaddleOCR (Baidu)
DeepSeek
In het artikel worden negen OCR-modellen vergeleken op drie inferentiemotoren voor het herkennen van handgeschreven Russische tekst. De auteurs presenteren een tabel met resultaten en aanbevelingen voor het kiezen van een model, afhankelijk van de taak.
Voor gebruikers die OCR nodig hebben, zijn er talloze opties: van klassieke Tesseract tot moderne VLM's, zoals PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR, Dots.OCR en Qwen2.5-VL. Voor inferentie kan men gebruikmaken van vLLM, SGLang, TGI of Native HF Transformers. De auteurs hebben negen modellen getest op drie inferentie-engines met handgeschreven Russische tekst en hebben een tabel opgesteld die laat zien welk model het beste past bij een specifieke taak. Het artikel nodigt de lezer uit om kennis te nemen van de tabel en het verhaal achter de totstandkoming ervan.
Bron: Habr — хаб ИИ —
origineel