基于microsoft/trocr-base-printed微调的印刷体文本识别模型，主要用于验证码识别任务
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发布时间 : 6/2/2023
模型简介
该模型是TrOCR基础模型的微调版本，专注于从图像中识别印刷体文本，特别适用于验证码识别场景
模型特点
高精度验证码识别
在验证码文本识别任务上达到5.88%的低字符错误率
基于Transformer架构
采用先进的Transformer架构，具有优秀的序列建模能力
微调优化
在基础模型上进行针对性微调，提升特定任务性能
模型能力
图像中的印刷体文本识别
验证码内容提取
场景文字识别
使用案例
安全验证
验证码自动识别
自动识别网站验证码中的文本内容
字符错误率5.88%
文档数字化
印刷体文档扫描识别
将印刷体文档图像转换为可编辑文本
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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