/ Модель

Характеристики

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

trocr-barbados-fold4

Изображение и текст → текст5 профессий

Дообученная модель TrOCR для распознавания рукописного текста на изображениях.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 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

trocr-barbados-fold4 — модель MusaNyaks, дообученная на базе microsoft/trocr-base-handwritten. Она использует архитектуру vision-encoder-decoder и предназначена для распознавания рукописного текста на изображениях, в частности для обработки отдельных строк. Модель принимает изображение и выдаёт текст; формат весов — safetensors, библиотека — Transformers.

В README указана оценка Loss 0.8874 на наборе оценки, но сведения о датасете и подробные результаты отсутствуют. Модель распространяется по лицензии MIT. Качество на других данных и ограничения распознавания не описаны.

Сценарии применения

  • распознавание рукописных строк на изображениях
  • оцифровка рукописных заметок
  • извлечение текста из сканов рукописных документов

Ограничения

Датасет обучения и оценки не описан; единственная приведённая метрика — Loss 0.8874, поэтому качество на других данных оценить нельзя.

Для каких профессий подходит5

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-fold4

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: 0.8874

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 log1.02051.2029
No log2.04101.0721
2.98493.06150.9898
2.98494.08201.0049
1.16425.010250.9433
1.16426.012300.9183
1.16427.014350.9234
0.54968.016400.9214
0.54969.018450.9069
0.257610.020500.9175
0.257611.022550.9017
0.257612.024600.8912
0.115913.026650.8914
0.115914.028700.8935
0.057515.030750.8874

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
1196c2c

0 моделей