/ Модель

Характеристики

Библиотека
transformers
Опубликована
7 окт 2026

barbados-v055-review-weights

Описание изображенийИзображение → текст

Набор обученных OCR-чекпойнтов для распознавания исторического рукописного текста по изображениям в рамках конкурсного решения.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Репозиторий Anubisyy содержит обученные контрольные точки и селекторы для решения конкурса по распознаванию исторического рукописного текста. Модель предназначена для преобразования изображений рукописей в текст; в наборе представлены семейства TrOCR для строк, слов и фраз, Kraken CTC, варианты Qwen OCR с LoRA и селекторы для CPU. Код решения поставляется отдельно, а базовые предобученные модели остаются в исходных репозиториях и здесь не дублируются.

В карточке приведён публичный результат проверки, но приватная оценка отсутствует. Набор сохраняет исторические чекпойнты и вспомогательные селекторы и не заявлен как минимальный. Репозиторий не содержит изображений конкурса, таблиц разметки, предсказаний OCR или файлов отправки. Для использования действуют лицензии исходных моделей и условия использования конкурсных данных; карточка не предоставляет дополнительных прав и не подтверждает повторную проверку полного конвейера в чистой среде.

Сценарии применения

  • Распознавание исторических рукописных строк на изображениях
  • Транскрибирование рукописных слов и фраз
  • Построение OCR-конвейера для исторических документов
  • Выбор чекпойнта для конкурсного распознавания рукописей

Ограничения

Приватная оценка не предоставлена; полный конвейер не подтверждён повторным запуском в чистой среде. Для применения требуются исходные базовые модели и отдельный пакет кода; применяются лицензии базовых моделей и условия использования конкурсных данных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Barbados historical handwriting: v055 review checkpoints

This repository supplies trained model artifacts for the automatic v055 competition review solution. The code package is delivered separately to the organizers. It contains no competition images, label tables, OCR predictions, or submission CSVs.

The reviewed public score was 0.927525446 (weighted WER 1.306287832; weighted CER 1.985048359). The private score has not been supplied. Postcompetition manual transcript corrections are not used.

manifest.json maps every historical checkpoint file and fitted selector to a SHA256-addressed file under weights/. Identical files share one stored object. Restore each target_path beneath the configured trained-model directory and link it into the runtime workspace. Pin a completed commit when downloading; do not use an in-progress upload as a complete dependency set.

Public pretrained initialization models remain available from their upstream repositories; this repository does not duplicate those bases. Model families include TrOCR full-line/word/phrase OCR, Kraken CTC, Qwen OCR LoRA variants, and CPU selectors. The selected checkpoint inventory plus historical initializers/support selectors is retained conservatively and is not claimed to be the smallest possible model set.

Upstream model licenses and the competition's data-use terms continue to apply. This card does not grant new rights to the competition dataset or imply that the complete raw-image pipeline has passed a new clean-environment run. For the precise training, inference, runtime and validation scope, consult the separate organizer code package.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
e6e0a65

0 моделей