Trocr Large Printed Cmc7 Tesseract MICR Ocr

🚀 trocr-large-printed-cmc7_tesseract_MICR_ocr

このモデルは、microsoft/trocr-large-printed をファインチューニングしたバージョンです。画像からテキストを認識する能力を持ち、特定の光学文字認識（OCR）タスクに特化しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、画像からテキストを抽出するために使用できます。以下のリンクを参考に、モデルの作成方法を確認できます。 https://github.com/DunnBC22/Vision_Audio_and_Multimodal_Projects/blob/main/Optical%20Character%20Recognition%20(OCR)/Tesseract%20MICR%20(CMC7%20Dataset)/TrOCR_cmc7_tesseractMICR.ipynb

✨ 主な機能

• このモデルは、技術を用いて複雑な問題を解決する能力を示すために作成されました。
• ユーザーは自由にこのモデルをテストし、実験することができますが、その責任は自己負担です。

📦 インストール

このセクションでは、原READMEに具体的なインストール手順が記載されていないため、省略します。

💻 使用例

このセクションでは、原READMEにコード例が記載されていないため、省略します。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルの作成方法に関する詳細情報は、以下のリンクを参照してください。 https://github.com/DunnBC22/Vision_Audio_and_Multimodal_Projects/blob/main/Optical%20Character%20Recognition%20(OCR)/Tesseract%20MICR%20(CMC7%20Dataset)/TrOCR_cmc7_tesseractMICR.ipynb

想定される用途と制限

このモデルは、技術を用いて複雑な問題を解決する能力を示すことを目的としています。ユーザーは自由にこのモデルをテストし、実験することができますが、その責任は自己負担です。

トレーニングと評価データ

• データセットソース: https://github.com/DoubangoTelecom/tesseractMICR/tree/master/datasets/cmc7

ラベル文字長のヒストグラム

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 5

トレーニング結果

このモデルの文字誤り率（CER）は 0.004970720413999727 です。

フレームワークバージョン

• Transformers 4.31.0
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.13.1
• Tokenizers 0.13.3

🔧 技術詳細

このセクションでは、原READMEに十分な技術詳細が記載されていないため、省略します。

📄 ライセンス

このモデルは BSD 3条項ライセンスの下で提供されています。