/ Модель
Каталог

Характеристики

Архитектура
vision-encoder-decoder · dense
Базовая модель
trocr-large-printed
Библиотека
transformers
Опубликована
15 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

trocr-large-printed-e13b_tesseract_MICR_ocr_with_character

harisali9211
Изображение и текст → текст5 профессий

Дообученная TrOCR-модель для распознавания печатного текста и MICR-символов на изображениях.

35скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 янв 2025

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

Модель harisali9211/trocr-large-printed-e13b_tesseract_MICR_ocr_with_character — дообученная версия microsoft/trocr-large-printed для распознавания текста на изображениях. Она использует архитектуру vision-encoder-decoder и предназначена для сценариев OCR; название указывает на обработку печатных символов и MICR, однако README не раскрывает подробностей датасета и целевых форматов документов. В оценке на неизвестном наборе данных указаны Loss 0,1742 и CER 0,0032.

Модель принимает изображение и выдаёт текст. Она основана на крупной TrOCR-модели, предназначенной для распознавания печатного текста на изображениях строк. Карточка не сообщает о поддерживаемых языках или ограничениях применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • распознавание печатного текста на изображениях
  • извлечение символов MICR с банковских документов
  • OCR отдельных строк текста

Ограничения

Данные обучения и подробные сценарии применения не описаны; оценочные метрики приведены для неизвестного набора данных. Поддерживаемые языки и лицензия в предоставленных сведениях не указаны.

Для каких профессий подходит5

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 791модельIV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723моделиI.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

trocr-large-printed-e13b_tesseract_MICR_ocr_with_character

This model is a fine-tuned version of microsoft/trocr-large-printed on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1742
  • Cer: 0.0032

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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation LossCer
0.37281.08410.29800.0198
0.15512.016820.17420.0032

Framework versions

  • Transformers 4.45.2
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.20.3

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
904d7d5

0 моделей

    Создать бенчмарк