/ Модель
Каталог

Характеристики

Архитектура
vision-encoder-decoder · dense
Базовая модель
trocr-base-stage1
Опубликована
21 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

enhanced-trocr-100epochs-with-directions

Thien0103
Изображение и текст → текст9 профессий

Дообученная модель TrOCR для распознавания текста на изображениях и сканированных документах.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 дек 2023

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Thien0103 дообучил модель microsoft/trocr-base-stage1 на наборе данных, который в карточке не описан. Это модель архитектуры VisionEncoderDecoder для распознавания текста на изображениях; карточка указывает задачу image-text-to-text и поддержку обработки изображений.

Модель подходит для извлечения текста с изображений и сканированных документов. Подробности о данных, обозначенных в названии направлениях распознавания, а также результаты оценки в карточке не приведены. Модель опубликована в формате safetensors; лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • извлечение текста из изображений
  • распознавание текста на сканах документов
  • оцифровка печатного текста

Ограничения

Обучающий набор данных и результаты оценки не описаны, поэтому качество на конкретных типах изображений подтвердить по карточке нельзя. Лицензия в доступных данных не указана.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

enhanced-trocr-100epochs-with-directions

This model is a fine-tuned version of microsoft/trocr-base-stage1 on an unknown dataset.

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: 2e-05
  • train_batch_size: 35
  • eval_batch_size: 35
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 100

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.15.0
  • Tokenizers 0.15.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
VisionEncoderDecoderModel
Ревизия весов
02d2add

0 моделей

    Создать бенчмарк