/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
MIT
Архитектура
vision-encoder-decoder · dense
Опубликована
4 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

donut-base-sroie

davelotito
Изображение и текст → текст10 профессий

Дообученная Donut-модель преобразует изображения документов в текст для задач извлечения содержимого.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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

donut-base-sroie — дообученная модель davelotito для преобразования изображений документов в текст. Она построена на архитектуре VisionEncoderDecoderModel и предназначена для сценариев, где нужно извлечь текстовое содержимое из изображения. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT.

В карточке указано дообучение на датасете imagefolder, но сведения о составе данных, качестве и конкретных ограничениях отсутствуют. Метаданные также относят модель к задаче image-text-to-text и указывают поддержку изображений.

Сценарии применения

  • извлечение текста из изображений документов
  • распознавание содержимого сканов
  • преобразование изображения документа в текст

Ограничения

В карточке нет данных о точности, языках, контексте и ограничениях применения модели.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

donut-base-sroie

This model is a fine-tuned version of davelotito/donut-base-sroie on the imagefolder 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: 8
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 4
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.36.0.dev0
  • Pytorch 2.1.1+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
24c6475

0 моделей

    Создать бенчмарк