trOCR: 트랜스포머로 혁신하는 텍스트 인식

인쇄물, 필기체, 다국어 콘텐츠에서 인간 수준의 정확도로 텍스트 추출

trOCR API란?

trOCR(트랜스포머 기반 광학 문자 인식)은 Microsoft의 획기적인 OCR 모델로, 트랜스포머 아키텍처의 힘을 활용해 텍스트 인식에서 탁월한 정확도를 제공합니다. 기존 CNN 기반 OCR 시스템과 달리 비전 트랜스포머(ViT)와 시퀀스-투-시퀀스 모델링을 결합해 필기 메모, 저해상도 스캔, 복잡한 스크립트와 같은 어려운 입력에서도 문맥과 공간 관계를 이해할 수 있습니다.

주요 장점:

인간 수준 인식: 필기체와 왜곡된 텍스트 읽기에 탁월
다국어 지원: 영어, 프랑스어, 독일어 등 사전 학습된 모델
통합 프로세스: 텍스트 감지와 인식을 단일화
쉬운 통합: Hugging Face 트랜스포머 라이브러리 기반

GitHub 통계

이름:
언어:
별:
포크:
특허:
저장소가 마지막으로 업데이트된 시간:

trOCR를 선택해야 하는 이유

CNN 기반 모델 대비 15-20% 더 정확
필기체 텍스트에서 90% 이상 정확도
최소 전처리: 폰트, 방향, 노이즈 변화에 강건
효율적 처리: GPU 최적화

설치 방법

trOCR는 PyTorch 또는 TensorFlow와 Hugging Face 트랜스포머 라이브러리가 필요합니다:

PyTorch로 설치 (GPU 권장)


pip install transformers torch torchvision
pip install datasets  # 미세 조정용 선택 사항

참고: microsoft/trocr-base 모델은 변형(인쇄/필기)당 약 1.5GB 저장 공간이 필요합니다. 배치 처리를 위해 충분한 저장 공간과 RAM(8GB 이상)을 확보하세요.

코드 예제

필기체 텍스트 인식

필기 인식


from transformers import TrOCRProcessor, VisionEncoderDecoderModel
from PIL import Image

processor = TrOCRProcessor.from_pretrained("microsoft/trocr-base-handwritten")
model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("microsoft/trocr-base-handwritten")

image = Image.open("handwritten_note.jpg").convert("RGB")
pixel_values = processor(image, return_tensors="pt").pixel_values

generated_ids = model.generate(pixel_values)
text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print(f"추출된 텍스트: {text}")

인쇄 문서 처리

인쇄 텍스트 추출


from transformers import pipeline
from PIL import Image

ocr = pipeline("image-to-text", model="microsoft/trocr-base-printed")
image = Image.open("document.png").convert("RGB")
results = ocr(image)

for item in results:
    print(item['generated_text'])