/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
MIT
Архитектура
vision-encoder-decoder · dense
Опубликована
1 дек 2022

Ссылки

Hugging Face

donut-base-sroie

unstructuredio
Изображение и текст → текст5 профессий

Дообученная модель Donut для извлечения текстовых данных из изображений чеков SROIE.

1 572скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 дек 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 «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

unstructuredio/donut-base-sroie — модель семейства Donut, разработанная Unstructured и дообученная на базе naver-clova-ix/donut-base для обработки изображений документов. Архитектура VisionEncoderDecoder объединяет визуальный энкодер и текстовый декодер; модель принимает изображение документа и генерирует текстовый результат.

Модель предназначена для извлечения и структурирования сведений из чеков SROIE, например, распознавания текста и полей документа. В карточке не приведены подробности о качестве, процедуре оценки или конкретном формате результата. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • извлечение текста из изображений чеков
  • распознавание сведений о продавце в чеке
  • извлечение даты и суммы покупки из чека

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки и подробностей о качестве; пригодность для других типов документов не подтверждена.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

donut-base-sroie-long

This model is a fine-tuned version of naver-clova-ix/donut-base on the imagefolder 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: 2e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.23.1
  • Pytorch 1.12.1
  • Datasets 2.7.0
  • Tokenizers 0.11.0

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
743f519

0 моделей

    Создать бенчмарк