Donut是一个OCR-free的文档理解Transformer模型，结合视觉编码器和文本解码器实现文档视觉问答任务。
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发布时间 : 11/4/2022
模型简介
基于DocVQA微调的Donut模型，通过Swin Transformer编码图像，BART解码器生成文本，实现无需OCR的文档理解。
模型特点
OCR-free处理
无需传统OCR步骤，直接从图像理解文档内容
端到端训练
视觉编码和文本生成联合优化
文档理解
可解析发票、合同等结构化文档中的关键信息
模型能力
文档图像理解
视觉问答
关键信息提取
跨模态表示学习
使用案例
文档处理
发票信息提取
从发票图像中自动识别号码、金额等关键字段
示例显示可准确提取发票号码
合同解析
解析合同文档中的条款和金额信息
示例展示可识别采购金额
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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