<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Extremo a Extremo on SoloSoft</title><link>https://www.solosoft.dev/es/tags/extremo-a-extremo/</link><description>Recent content in Extremo a Extremo on SoloSoft</description><generator>Hugo</generator><language>es-es</language><lastBuildDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.solosoft.dev/es/tags/extremo-a-extremo/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>GOT-OCR2.0: Teoría General de OCR Hacia OCR-2.0 con Modelo Unificado de Extremo a Extremo</title><link>https://www.solosoft.dev/es/post/got-ocr2-general-ocr-2026/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/post/got-ocr2-general-ocr-2026/</guid><description>&lt;p&gt;El Reconocimiento Óptico de Caracteres ha sido un problema resuelto durante décadas, para documentos escaneados limpios con texto sencillo. Pero el mundo real del contenido visual es mucho más desordenado y diverso. Ecuaciones matemáticas con notación compleja, tablas con estructuras de celdas irregulares, partituras musicales con símbolos especializados y texto de escenas en letreros y etiquetas desafían todos los enfoques tradicionales de OCR que asumen texto limpio y lineal sobre fondos uniformes.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;GOT-OCR2.0&lt;/strong&gt; (Teoría General de OCR, versión 2.0), desarrollado por investigadores de Ucas-HaoranWei, representa un cambio de paradigma hacia lo que los autores llaman OCR-2.0. En lugar de la tubería tradicional de módulos de detección, segmentación y reconocimiento encadenados, GOT-OCR2.0 es un único modelo de extremo a extremo con 580 millones de parámetros que mapea directamente píxeles de imagen a salida de texto estructurado.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>