基于microsoft/trocr-base-printed微调的OCR模型，专门用于车牌文本识别
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发布时间 : 1/14/2023
模型简介
该模型用于从图像输入(车牌)中提取文本，在车牌识别任务上表现优异
模型特点
高精度车牌识别
在评估集上达到3.68%的低字符错误率(CER)
基于Transformer架构
采用先进的TrOCR架构，专门针对印刷体文本优化
轻量级微调
仅需2轮训练即可获得优异性能
模型能力
图像转文本
车牌文本识别
印刷体字符识别
使用案例
交通管理
自动车牌识别系统
用于停车场、收费站等场景的车牌自动识别
高准确率的车牌文本提取
执法辅助
违章车辆识别
辅助交通执法部门识别违章车辆
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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