Urdu Ocr

🚀 ウルドゥー語OCRモデル

このモデルは、ウルドゥー語のOCRタスクに特化して訓練されており、ウルドゥー語の手書き文字認識に最適です。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、以下のコードを実行します。

from transformers import pipeline

# モデルを使用してパイプラインをロード
pipe = pipeline("image-to-text", model="cxfajar197/urdu-ocr")

# 画像ファイルのパス
image_path = "/content/001-0002-01.png"  # あなたの画像パスに置き換えてください

# 画像からテキストを生成
generated_text = pipe(image_path)

# 出力を表示
print("Generated Text:", generated_text)

✨ 主な機能

• 直接利用：このモデルは、ウルドゥー語の手書き文字認識タスクに直接使用できます。特に、スキャンされた文書や手書きのメモからテキストを抽出するのに適しています。
• 下流利用：このモデルは、特定の手書きデータセットに対してさらに微調整することができ、また、ウルドゥー語または多言語のテキスト認識のための大規模なOCRシステムに統合することもできます。
• 非対象利用：このモデルは、ウルドゥー語以外の言語や、高度にノイズが多いまたは歪んだ画像のドメインには適していません。ただし、さらに微調整すれば対応可能です。

🔧 技術詳細

バイアス、リスク、制限事項

このモデルは、訓練データに内在するバイアスを示す可能性があります。複雑または曖昧な手書き文字の誤認識が起こる可能性があります。ユーザーは、特定のユースケースでのモデルの性能を慎重に評価する必要があります。

推奨事項

ユーザーは、特定のデータセットでモデルを十分にテストし、必要に応じて追加の微調整を検討する必要があります。厳密な評価なしに、機密性の高いアプリケーション（例：法的または医療文書のOCR）での誤用を避けるべきです。

モデルの評価

• 要因：このモデルは、さまざまなフォントスタイルと複雑さの手書きテキスト画像でテストされました。
• 概要：このモデルは、ウルドゥー語の手書きテキスト認識タスクで競争力のある精度を達成しており、実世界のアプリケーションにおける有効性を示しています。

🌱 環境影響

コンピュートインフラストラクチャ

ハードウェア

NVIDIA GPU（例：A100）

ソフトウェア

Python、PyTorch、Hugging Face Transformers

📄 ライセンス

このモデルに関する引用情報は以下の通りです。

BibTeX:

@misc {fajar_pervaiz_2024,
	author       = { {Fajar Pervaiz} },
	title        = { urdu-ocr (Revision f6feb32) },
	year         = 2024,
	url          = { https://huggingface.co/cxfajar197/urdu-ocr },
	doi          = { 10.57967/hf/3644 },
	publisher    = { Hugging Face }
}

📝 モデルカード作成者

Fajar Pervaiz

📧 モデルカードの連絡先

pervaizfajar@gmail.com