/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Архитектура
vision-encoder-decoder · dense
Базовая модель
trocr-base-handwritten
Библиотека
transformers
Опубликована
28 авг 2026

trocr-barbados-fold2

Изображение и текст → текст7 профессий

Дообученная TrOCR-модель для распознавания рукописного текста на изображениях.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 авг 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

MusaNyaks/trocr-barbados-fold2 — дообученная модель Microsoft TrOCR base handwritten для преобразования изображений рукописного текста в текст. Она построена на архитектуре vision-encoder-decoder и предназначена для распознавания рукописных строк; в README указано значение loss 0,9111 на наборе оценки. Данные обучения, целевой язык и подробные сценарии применения в карточке не описаны. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • распознавание рукописных строк на изображениях
  • преобразование рукописных заметок в текст
  • оцифровка рукописных документов

Ограничения

README не раскрывает обучающий набор, поддерживаемые языки и подробные ограничения; приведён только loss 0,9111 на оценочном наборе.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

trocr-barbados-fold2

This model is a fine-tuned version of microsoft/trocr-base-handwritten on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.9111

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 3e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 15
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.02051.2773
No log2.04101.0904
3.35573.06151.0316
3.35574.08200.9822
1.15095.010250.9387
1.15096.012300.9376
1.15097.014350.9382
0.52888.016400.9486
0.52889.018450.9257
0.257010.020500.9303
0.257011.022550.9205
0.257012.024600.9188
0.126713.026650.9199
0.126714.028700.9151
0.058115.030750.9111

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 5.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
VisionEncoderDecoderModel
Ревизия весов
ed27ad0

0 моделей