/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
vision-encoder-decoder · dense
Базовая модель
trocr-base-stage1
Опубликована
16 сен 2026

trocr-base-handwritten-finetuned

Описание изображенийИзображение → текст3 профессии

Дообученная TrOCR-модель для распознавания французского рукописного текста на изображениях.

39скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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 «Распознавание текста» — 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

dodo1234/trocr-base-handwritten-finetuned — дообученная модель TrOCR от автора репозитория dodo1234 для распознавания рукописного текста на изображениях. Она построена на архитектуре vision encoder-decoder и создана на основе microsoft/trocr-base-stage1.

Модель принимает изображение строки рукописного текста и генерирует её текстовую расшифровку. В README приведены результаты на тестовом наборе из 778 примеров: CER 50,15 %, WER 94,96 %, точное совпадение — 0 %. Эти показатели свидетельствуют о низкой точности распознавания в описанной оценке.

Модель предназначена для распознавания рукописного текста; карточка указывает французский язык. Весы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • распознавание рукописных строк на изображениях
  • оцифровка рукописных записей на французском языке
  • извлечение текста из фотографий рукописных документов

Ограничения

В README указаны CER 50,15 %, WER 94,96 % и точное совпадение 0 % на тестовом наборе из 778 примеров, что указывает на низкую точность в этой оценке.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

trocr-base-handwritten-finetuned

TrOCR fine-tuné pour la reconnaissance d'écriture manuscrite, à partir de microsoft/trocr-base-stage1.

Résultats sur le jeu de test (778 exemples)

MétriqueValeur
CER50.15 %
WER94.96 %
Exact match0.00 %

Utilisation

from transformers import VisionEncoderDecoderModel, TrOCRProcessor
from PIL import Image

processor = TrOCRProcessor.from_pretrained("dodo1234/trocr-base-handwritten-finetuned")
model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("dodo1234/trocr-base-handwritten-finetuned")

image = Image.open("ligne_manuscrite.jpg").convert("RGB")
pixel_values = processor(image, return_tensors="pt").pixel_values
ids = model.generate(pixel_values)
print(processor.batch_decode(ids, skip_special_tokens=True)[0])

Entraînement

  • Base : microsoft/trocr-base-stage1
  • Batch size : 8, fp16, Seq2SeqTrainer

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
2d44602

0 моделей