DeepOCR：完全开源复现 DeepSeek-OCR 训练过程

在计算机视觉领域，光学字符识别（OCR）技术是文档数字化和理解的关键。近期，DeepSeek-OCR 模型因其出色的性能受到关注，但其官方开源内容主要包含预训练权重和技术报告，完整的训练过程复现对于研究者和开发者而言仍存在一定门槛。

核心内容

为降低复现难度并促进相关研究，来自爱荷华州立大学和普林斯顿大学的研究人员发起了 DeepOCR 项目。该项目并非简单的代码移植，而是一个旨在完全复现 DeepSeek-OCR 训练过程的开源工程。

与仅提供权重的版本不同，DeepOCR 项目提供了从数据准备、模型训练到最终评估的完整代码链。这使得研究人员和工程师能够深入理解模型构建的每一个环节，包括：

• 训练流程的具体实现
• 评估指标的计算方法
• 相关的数据处理与增强策略

通过访问其 GitHub 仓库，开发者可以获得一套可运行、可修改的代码基础，从而在 DeepSeek-OCR 的工作上进行进一步的实验、优化或适配到特定场景。

价值与影响

DeepOCR 项目的出现，为 OCR 社区提供了重要的实践资源。它降低了复现前沿工作的技术壁垒，使更多团队能够验证、学习并基于现有成果进行创新。完整的训练代码也有助于提升研究的可复现性，这是推动科学进步的关键因素。对于希望在特定领域（如复杂版面、手写体或多语言）定制 OCR 模型的开发者而言，该项目提供了一个坚实的起点。

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