Skip to content

Latest commit

 

History

History
79 lines (52 loc) · 5.05 KB

File metadata and controls

79 lines (52 loc) · 5.05 KB

မွန် OCR (MonOCR)

MonOCR Feature Graphic

English | မြန်မာဘာသာ | ဘာသာမန်


မွန်ဘာသာစကားကို လူဦးရေ တစ်သန်းခန့်က မြန်မာနိုင်ငံနှင့် ထိုင်းနိုင်ငံတို့တွင် ပြောဆိုသုံးစွဲသည်။ UNESCO မှ ထိန်းသိမ်းရန်လိုအပ်သောဘာသာ အဖြစ် သတ်မှတ်ထားပြီး ဤပရောဂျက်မတိုင်မီ မွန်ဘာသာစကားအတွက် OCR ကိရိယာဆောင်ရွက်မှုမရှိသေးပါ။

MonOCR သည် မွန်အက္ခရာ ပုံရိပ်ကိုယူ၍ စာသားထုတ်ပေးသည်။ Web၊ Android နှင့် iOS တို့တွင် အလုပ်လုပ်သည် — အပြည့်အဝ offline၊ ဒေတာသည် စက်မှထွက်ခွာမည်မဟုတ်ပါ။

မွန်ဖွံ့ဖြိုးရေး လူ့အဖွဲ့အစည်းမှ တည်ဆောက်ထိန်းသိမ်းသည်။


Live


Models

Model နှစ်မျိုးကို တက်ကြွစွာ လေ့ကျင့်ထိန်းသိမ်းနေသည်-

v3.5 — Mobile v4 — Server
ရည်ရွယ်ချက် On-device / edge Server-side / စာရွက်စာတမ်း
Architecture MobileNetV3 + 2×BiLSTM(512) + CTC Swin-T Encoder + 6-layer Transformer Decoder
Parameters 11.4M ~54M
Input Grayscale, 160px အမြင့် RGB, 224×1024px
Export ONNX FP32/FP16/INT8 · CoreML ONNX သာ
Inference (CPU) ~30ms/line ~180ms/line

mobile model (v3.5) သည် Web (WASM)၊ Android (NNAPI) နှင့် iOS (Core ML) တို့တွင် on-device လုပ်ဆောင်သည်။ server model (v4) သည် အရောင်ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ရှည်လျားသောစာသားပါဝင်သည့် ရှုပ်ထွေးသောစာရွက်ပုံရိပ်များကို ကိုင်တွယ်သည်။

မွန်ဘာသာ dataset အရည်အသွေးမြင့်များ ရှားပါးသောကြောင့် application ၏ feedback flow မှ validated sample များသည် နောင်လေ့ကျင့်ရေးဆောင်ရွက်မှုများထဲသို့ တိုက်ရိုက်ဝင်ရောက်သည်။


Platform

mobile model (v3.5) သည် Web၊ Android နှင့် iOS တို့သို့ တပ်ဆင်သည် — hardware acceleration ဖွင့်ပေးသောပုံစံကို အသီးသီးအသုံးပြုသည်-

Platform Format Acceleration
Web ONNX WASM
Android ONNX NNAPI
iOS CoreML .mlpackage Apple Neural Engine

Resources


Contributing

  • Bugs: GitHub Issues
  • ဘာသာပြန်ချက်များ: Shared translation sheet
  • Script samples: Android သို့မဟုတ် iOS app မှတစ်ဆင့် ပါဝင်ကူညီပါ သို့မဟုတ် တိုက်ရိုက်ဆက်သွယ်ပါ
  • Standards: Contributing Guide · Security Policy

Janakh Pon · Oung Seik Nyan · Rajel Da Key · MonDevHub