基于LayoutLMv3-base微调的发票识别模型，在wild_receipt数据集上训练，擅长从发票中提取结构化信息。
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发布时间 : 11/7/2022
模型简介
该模型是针对发票文本识别优化的OCR模型，能够准确识别和分类发票中的各类信息字段。
模型特点
高精度发票识别
在wild_receipt数据集上达到87.65%的精确率和88.12%的召回率
基于LayoutLMv3架构
利用先进的视觉-语言预训练模型，结合文本和布局信息进行识别
端到端训练
直接从原始发票图像中学习文本和布局特征
模型能力
发票文本识别
结构化信息提取
票据字段分类
使用案例
财务自动化
发票信息提取
自动从各类发票中提取关键信息如金额、日期、商家等
准确率92.68%，F1值87.89%
企业报销
报销单处理
自动识别和分类报销单据中的各项费用
PyTorch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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