Layoutlmv3 Finetuned Invoice

🚀 LayoutLM-v3 請求書データセットでファインチューニングされたモデル

このモデルは、microsoft/layoutlmv3-base を請求書データセットでファインチューニングしたバージョンです。

私たちは、請求書データセットで訓練されたMicrosoftのLayoutLMv3を使用して、請求者名、請求者住所、請求者郵便番号、支払期限、消費税、請求書日付、請求書番号、小計、合計を予測します。使用するには、画像をアップロードするか、以下のサンプル画像を使用してください。数秒で結果が表示されます。

評価セットでは、以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.0012
• 適合率: 1.0
• 再現率: 1.0
• F1値: 1.0
• 正解率: 1.0

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、画像をアップロードするか、サンプル画像を使用してください。数秒で結果が表示されます。

✨ 主な機能

• 請求書データセットでファインチューニングされたLayoutLM-v3モデルを使用して、請求者名、請求者住所、請求者郵便番号、支払期限、消費税、請求書日付、請求書番号、小計、合計を予測します。
• 評価セットで高い適合率、再現率、F1値、正解率を達成しています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

訓練と評価データ

すべての訓練コードは、以下のGitHubリンクから入手できます。

https://github.com/Theivaprakasham/layoutlmv3

このモデルは、HuggingFace Spacesのリンクで評価できます。

https://huggingface.co/spaces/Theivaprakasham/layoutlmv3_invoice

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• 学習率: 1e-05
• 訓練バッチサイズ: 2
• 評価バッチサイズ: 2
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• 訓練ステップ数: 2000

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.20.0.dev0
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.2.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 ライセンス

元のREADMEにライセンス情報は記載されていません。