/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Архитектура
vision-encoder-decoder · dense
Опубликована
4 ноя 2022

OCR-Donut-CORD

Описание изображенийИзображение → текст5 профессий

Дообученная на CORD модель Donut извлекает содержимое чеков непосредственно из изображений.

23скачиваний за 30 дней207лайковвеса обновлены5 ноя 2022

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

Donut — модель Geewok и соавторов для понимания документов по изображениям. Эта версия базового размера дообучена на наборе CORD, содержащем изображения чеков и разметку для извлечения их содержимого.

Модель использует архитектуру vision-encoder-decoder: визуальный энкодер Swin Transformer кодирует изображение, а текстовый декодер BART авторегрессионно формирует результат. Она предназначена для разбора чеков и извлечения структурированных сведений непосредственно из изображения, без отдельного этапа OCR. Лицензия — MIT.

Модель специализирована на чеках из CORD; качество на других видах документов и изображений карточка не характеризует. Поддерживаемый язык в карточке не указан.

Сценарии применения

  • извлечение позиций и сумм из изображений чеков
  • разбор чеков для последующей загрузки в учётную систему
  • извлечение структурированных полей из чеков

Ограничения

Дообучение выполнено на CORD, поэтому специализация модели ограничена разбором чеков; карточка не описывает качество на других типах документов.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Donut (base-sized model, fine-tuned on CORD)

Donut model fine-tuned on CORD. It was introduced in the paper OCR-free Document Understanding Transformer by Geewok et al. and first released in this repository.

Disclaimer: The team releasing Donut did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team.

Model description

Donut consists of a vision encoder (Swin Transformer) and a text decoder (BART). Given an image, the encoder first encodes the image into a tensor of embeddings (of shape batch_size, seq_len, hidden_size), after which the decoder autoregressively generates text, conditioned on the encoding of the encoder.

model image

Intended uses & limitations

This model is fine-tuned on CORD, a document parsing dataset.

We refer to the documentation which includes code examples.

CORD Dataset

CORD: A Consolidated Receipt Dataset for Post-OCR Parsing. cord

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
9c6a092

0 моделей