language:

• ur pipeline_tag: image-to-text library_name: transformers

根据提供的信息，以下是完整的模型卡片：

library_name: transformers
language:
- ur

乌尔都语OCR模型卡片

该模型cxfajar197/urdu-ocr是针对乌尔都语OCR任务专门训练的。它最适合处理单行乌尔都语文本图像，主要专注于印刷体文本。该模型针对从这类图像中准确提取乌尔都语文本进行了优化，可以轻松使用Hugging Face的pipeline API进行调用。

用途

直接使用

该模型可直接用于乌尔都语手写识别任务，特别是从扫描文档或手写笔记中提取文本。

下游使用

该模型可以针对特定的手写数据集进行进一步微调，或集成到更大的乌尔都语或多语言文本识别OCR系统中。

超出范围的使用

该模型不适合乌尔都语以外的语言，也不适合处理高度噪声或扭曲的图像领域，除非进行进一步微调。

偏见、风险和限制

该模型可能表现出训练数据中固有的偏见。对于复杂或模糊的手写体可能会出现识别错误。用户应仔细评估其在特定用例中的性能。

建议

用户应在其特定数据集上彻底测试该模型，并根据需要进行额外的微调。在敏感应用（如法律或医疗文档OCR）中滥用应避免，除非经过严格评估。

如何开始使用该模型

使用以下代码开始使用该模型：

from transformers import pipeline

# 使用您的模型加载pipeline
pipe = pipeline("image-to-text", model="cxfajar197/urdu-ocr")

# 图像文件路径
image_path = "/content/001-0002-01.png"  # 替换为您的图像路径

# 从图像生成文本
generated_text = pipe(image_path)

# 打印输出
print("Generated Text:", generated_text)

因素

该模型在不同字体风格和复杂程度的手写文本图像上进行了测试。

摘要

该模型在乌尔都语手写文本识别任务上达到了具有竞争力的准确率，证明了其在现实应用中的有效性。

环境影响

• 硬件类型: NVIDIA GPU

计算基础设施

硬件

NVIDIA GPU（例如A100）

软件

Python, PyTorch, Hugging Face Transformers

引用

BibTeX:

@misc {fajar_pervaiz_2024, author = { {Fajar Pervaiz} }, title = { urdu-ocr (Revision f6feb32) }, year = 2024, url = { https://huggingface.co/cxfajar197/urdu-ocr }, doi = { 10.57967/hf/3644 }, publisher = { Hugging Face } }

模型卡片作者

Fajar Pervaiz

模型卡片联系方式

pervaizfajar@gmail.com