模型简介
该模型是DETR（Detection Transformer）架构的目标检测模型，专门针对Beyond Words数据集中的文档图像进行了优化，能够检测文档中的各种元素。
模型特点
文档元素检测
专门针对文档图像优化的目标检测能力
基于Transformer
采用DETR架构，结合CNN和Transformer的优势
微调模型
在特定领域数据集(Beyond Words)上进行了微调
模型能力
文档图像分析
目标检测
文档元素识别
使用案例
文档数字化
历史文档分析
识别和定位历史文档中的文字块、图片等元素
可帮助图书馆和档案馆进行文档数字化处理
报纸版面分析
检测报纸版面中的文章、广告和图片区域
支持新闻内容的自动提取和分类
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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