Ocr Entities Detection

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、🤗 transformers ライブラリを使って作成されたモデルに関する情報を提供します。このモデルはHub上に公開されており、このモデルカードは自動生成されています。

📚 モデル詳細

モデルの説明

これは、🤗 transformers モデルのモデルカードで、Hubにアップロードされています。このモデルカードは自動生成されています。

• 開発者: [詳細情報が必要]
• 資金提供元 (任意): [詳細情報が必要]
• 共有者 (任意): [詳細情報が必要]
• モデルタイプ: [詳細情報が必要]
• 言語 (NLP): [詳細情報が必要]
• ライセンス: [詳細情報が必要]
• ファインチューニング元のモデル (任意): [詳細情報が必要]

モデルのソース (任意)

• リポジトリ: [詳細情報が必要]
• 論文 (任意): [詳細情報が必要]
• デモ (任意): [詳細情報が必要]

🛠️ 用途

直接利用

[詳細情報が必要]

下流利用 (任意)

[詳細情報が必要]

想定外の利用

[詳細情報が必要]

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

推奨事項

ユーザー（直接利用者と下流利用者の両方）は、モデルのリスク、バイアス、制限事項を認識する必要があります。さらなる推奨事項については、詳細情報が必要です。

🚀 モデルの使い始め方

以下のコードを使用して、モデルを使い始めましょう。 [詳細情報が必要]

📈 学習詳細

学習データ

[詳細情報が必要]

学習手順

前処理 (任意)

[詳細情報が必要]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [詳細情報が必要]

速度、サイズ、時間 (任意)

[詳細情報が必要]

🧪 評価

テストデータ、要因、メトリクス

テストデータ

[詳細情報が必要]

要因

[詳細情報が必要]

メトリクス

[詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

要約

🕵️‍♂️ モデル調査 (任意)

[詳細情報が必要]

🌍 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で提示されたMachine Learning Impact calculatorを使用して推定できます。

• ハードウェアタイプ: [詳細情報が必要]
• 使用時間: [詳細情報が必要]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報が必要]
• コンピュートリージョン: [詳細情報が必要]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要]

🛠️ 技術仕様 (任意)

モデルアーキテクチャと目的

[詳細情報が必要]

コンピュートインフラ

ハードウェア

[詳細情報が必要]

ソフトウェア

[詳細情報が必要]

📝 引用 (任意)

BibTeX: [詳細情報が必要]

APA: [詳細情報が必要]

📖 用語集 (任意)

[詳細情報が必要]

ℹ️ その他の情報 (任意)

[詳細情報が必要]

📝 モデルカード作成者 (任意)

[詳細情報が必要]

📞 モデルカードの問い合わせ先

[詳細情報が必要]