基于microsoft/trocr-large-printed微调的OCR模型，专用于识别E13B MICR字体字符
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发布时间 : 7/22/2023
模型简介
该模型是针对E13B MICR字体优化的光学字符识别(OCR)模型，在识别银行支票等金融文档中的磁性墨水字符方面表现优异。
模型特点
高精度MICR识别
专为E13B MICR字体优化，在测试集上达到0.0036的极低字符错误率(CER)
基于TrOCR架构
利用Transformer架构的强大特征提取能力，实现高精度字符识别
轻量级微调
仅需2个训练轮次即可达到优异性能，展示高效迁移学习能力
模型能力
E13B MICR字体识别
金融文档处理
高精度字符识别
使用案例
金融银行业务
支票处理
自动识别支票底部的MICR编码信息
字符错误率仅0.36%
金融文档数字化
将包含MICR编码的纸质文档转换为可搜索的数字文本
/Tesseract%20MICR%20(E15B%20Dataset)/Images/Histogram%20of%20Label%20Character%20Length.png)
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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
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Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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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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