基于TrOCR架构的模型，专门用于识别西里尔字母文本
Safetensors 下载量 86
发布时间 : 4/13/2025
模型简介
该模型是基于TrOCR架构的视觉文本识别模型，专门针对西里尔字母文本进行优化。它能够从图像中识别并提取西里尔字母文本内容。
模型特点
西里尔字母专用
专门针对西里尔字母文本进行优化，识别效果优于通用OCR模型
基于Transformer架构
采用先进的TrOCR架构，结合视觉和语言理解能力
微调版本
在基础模型上进行了进一步微调，可能针对特定场景优化
模型能力
图像中的西里尔字母识别
印刷体文本提取
手写体文本识别(可能)
使用案例
文档数字化
俄语文档扫描
将纸质俄语文档转换为可编辑的电子文本
多语言应用
多语言OCR系统
作为支持西里尔字母的组件集成到多语言OCR系统中
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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