基于microsoft/trocr-base-printed微调的印刷体车牌OCR模型，在评估集上字符错误率为0.037
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发布时间 : 4/26/2024
模型简介
该模型是用于识别印刷体车牌的光学字符识别(OCR)模型，基于TrOCR架构微调而成，擅长处理标准印刷体文字识别任务
模型特点
低错误率
在评估集上字符错误率仅为3.7%，表现优异
基于TrOCR架构
采用Transformer架构，结合视觉和语言理解能力
针对车牌优化
专门针对印刷体车牌识别任务进行微调
模型能力
印刷体文字识别
车牌号码识别
图像转文本
使用案例
交通管理
自动车牌识别系统
用于停车场、收费站等场景的车牌自动识别
字符错误率3.7%
文档处理
印刷体文档OCR
识别标准印刷体文档中的文字内容
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L
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C
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6
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问答系统
中文
R
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2,694
98
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