Trocr Sinhala

🚀 TrOCR-Sinhala

このモデルは、シンハラ語のOCR（光学式文字認識）に特化したモデルです。MicrosoftのTrOCRをベースに微調整され、画像からシンハラ語のテキストを抽出することができます。

🚀 クイックスタート

このモデルの性能詳細については、トレーニングメトリクスタブを参照してください。

✨ 主な機能

• このモデルは、Microsoftの TrOCR Printed をベースに微調整されたバージョンです。

📦 インストール

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

💻 使用例

基本的な使用法

from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

from transformers import TrOCRProcessor, VisionEncoderDecoderModel, AutoTokenizer

image_url = "https://datasets-server.huggingface.co/assets/Ransaka/sinhala_synthetic_ocr/--/bf7c8a455b564cd73fe035031e19a5f39babb73b/--/default/train/0/image/image.jpg"
response = requests.get(image_url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))

processor = TrOCRProcessor.from_pretrained('Ransaka/TrOCR-Sinhala')
model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained('Ransaka/TrOCR-Sinhala')
model.to("cuda:0")

pixel_values = processor(img, return_tensors="pt").pixel_values.to('cuda:0')  
generated_ids = model.generate(pixel_values,num_beams=2,early_stopping=True)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
generated_text #දිවයිනට බලයට ඇති ආපදා තත්ත්වය හමුවේ සබරගමුව පළාතේ

高度な使用法

このREADMEには高度な使用法に関するコード例が記載されていないため、このサブセクションを省略します。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、Microsoftの TrOCR Printed の微調整版です。

想定される用途と制限事項

このセクションには詳細情報が必要です。

トレーニングと評価データ

このセクションには詳細情報が必要です。

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.0.0
• Datasets 2.16.0
• Tokenizers 0.15.0

🔧 技術詳細

このREADMEには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションを省略します。

📄 ライセンス

このREADMEにはライセンス情報が記載されていないため、このセクションを省略します。