Donut Base Medical Handwritten Prescriptions Information Extraction

🚀 手写医疗处方文本提取模型（基于Donut）

本模型借助Donut（文档理解Transformer）技术，专注于从手写医疗处方中精准提取文本信息，有效解决了医疗领域手写处方信息数字化的难题，为医疗数据的高效管理和利用提供了有力支持。

🚀 快速开始

本模型是 naver-clova-ix/donut-base 在 imagefolder 数据集上的微调版本。

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：2e-05
• 训练批次大小（train_batch_size）：2
• 评估批次大小（eval_batch_size）：8
• 随机种子（seed）：42
• 优化器（optimizer）：Adam，β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 训练轮数（num_epochs）：6
• 混合精度训练（mixed_precision_training）：Native AMP

框架版本

• Transformers：4.24.0.dev0
• Pytorch：1.12.1+cu113
• Datasets：2.6.1
• Tokenizers：0.13.1

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。