Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 6,3 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: table-transformer · dense
Базовая модель: table-transformer-structure-recognition
Опубликована: 28 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

tblstructrecog_finetuned_tbltransstrucrecog_v1_s1_394s_adjpar6_lr1e6_dec1e5_bs4

nsugianto

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes

Дообученная модель на базе Table Transformer для обнаружения структурных элементов таблиц в документах.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 июн 2024

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

Это дообученная модель обнаружения объектов на базе microsoft/table-transformer-structure-recognition, опубликованная nsugianto. Она предназначена для распознавания структурных элементов таблиц в документах; базовая модель находит строки, столбцы и другие элементы таблиц. Веса представлены в формате safetensors, размер модели — 6,3 млн параметров. Лицензия — MIT.

README не описывает датасет дообучения, оценку качества или специальные ограничения этой версии. Поэтому её точность на конкретных типах документов и таблиц по имеющимся сведениям оценить нельзя.

Сценарии применения

поиск строк и столбцов в таблицах документов
выделение структурных элементов таблицы на изображении документа
подготовка таблиц к последующему извлечению данных
анализ структуры табличных документов

Ограничения

README не сообщает, на каких данных модель дообучалась и каково её качество; результаты на конкретных типах документов не установлены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tblstructrecog_finetuned_tbltransstrucrecog_v1_s1_394s_adjpar6_lr1e6_dec1e5_bs4

This model is a fine-tuned version of microsoft/table-transformer-structure-recognition on an unknown 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: 1e-06
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 1000
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 4.41.0.dev0
Pytorch 2.0.1
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.19.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · object-detection

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: TableTransformerForObjectDetection
Ревизия весов: 85d9830