Характеристики

Библиотека: transformers
Опубликована: 4 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

trocr-captcha-v4-massive-2.4M

hakim77

Изображение и текст → текст

Дообученная модель vision encoder-decoder для чтения текста CAPTCHA на изображениях.

0скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 авг 2026

Бенчмарки

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

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

hakim77/trocr-captcha-v4-massive-2.4M — модель распознавания текста на изображениях, дообученная разработчиком hakim77 и опубликованная в формате safetensors для библиотеки Transformers. По названию репозитория она предназначена для распознавания CAPTCHA; карточка сообщает результат eval_accuracy 0,819 на оценочном наборе после 1000 шагов обучения, но не раскрывает состав набора данных или протокол оценки. Архитектура относится к vision encoder-decoder и принимает изображение, выдавая текст. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

распознавание текста CAPTCHA на изображениях
извлечение коротких текстовых строк из изображений CAPTCHA
автоматическая оценка распознавания CAPTCHA на тестовом наборе

Ограничения

Данные обучения и подробности методики оценки не приведены, поэтому метрику eval_accuracy 0,819 нельзя уверенно переносить на другие типы CAPTCHA. Языки распознавания и лицензия в доступных сведениях не указаны.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

trocr-captcha-v4-massive-2.4M

This model is a fine-tuned version of hakim77/trocr-captcha-v4-massive-2.4M on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

epoch: 0.0658
eval_accuracy: 0.819
eval_loss: 0.3751
eval_runtime: 168.9872
eval_samples_per_second: 5.918
eval_steps_per_second: 0.024
step: 1000

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: 5e-05
train_batch_size: 128
eval_batch_size: 64
seed: 42
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: cosine
lr_scheduler_warmup_steps: 2010
num_epochs: 3
mixed_precision_training: Native AMP

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

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов: 3b991d4