🚀 中世カスティーリャ語用TrOCRモデル
このモデルは、中世カスティーリャ語、特にハイブリダ文字に対応したTrOCRモデルです。画像から文字を認識することで、中世の文献解析などに役立ちます。
🚀 クイックスタート
このモデルは、中世カスティーリャ語のハイブリダ文字を認識するために開発されました。ベースモデルは microsoft/trocr-base-handwritten で、まずカロリン文字にファインチューニングされ medieval-data/trocr-medieval-latin-caroline となり、そのチェックポイントからさらにカスティーリャ語のハイブリダ文字にファインチューニングされました。
学習に使用されたデータセットは CATMuS です。
このモデルは正式なテストが行われていません。予備的な検査では、さらなるファインチューニングが必要とされています。
ファインチューニングは、このリポジトリ内の finetune.py
を使用して行われました。
💻 使用例
基本的な使用法
from transformers import TrOCRProcessor, VisionEncoderDecoderModel
from PIL import Image
import requests
url = 'https://huggingface.co/medieval-data/trocr-medieval-castilian-hybrida/resolve/main/images/hybrida-1.png'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw).convert("RGB")
processor = TrOCRProcessor.from_pretrained('medieval-data/trocr-medieval-castilian-hybrida')
model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained('medieval-data/trocr-medieval-castilian-hybrida')
pixel_values = processor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values
generated_ids = model.generate(pixel_values)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
📚 詳細ドキュメント
TrOCR論文
@misc{li2021trocr,
title={TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-trained Models},
author={Minghao Li and Tengchao Lv and Lei Cui and Yijuan Lu and Dinei Florencio and Cha Zhang and Zhoujun Li and Furu Wei},
year={2021},
eprint={2109.10282},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
CATMuS論文
@unpublished{clerice:hal-04453952,
TITLE = {{CATMuS Medieval: A multilingual large-scale cross-century dataset in Latin script for handwritten text recognition and beyond}},
AUTHOR = {Cl{\'e}rice, Thibault and Pinche, Ariane and Vlachou-Efstathiou, Malamatenia and Chagu{\'e}, Alix and Camps, Jean-Baptiste and Gille-Levenson, Matthias and Brisville-Fertin, Olivier and Fischer, Franz and Gervers, Michaels and Boutreux, Agn{\`e}s and Manton, Avery and Gabay, Simon and O'Connor, Patricia and Haverals, Wouter and Kestemont, Mike and Vandyck, Caroline and Kiessling, Benjamin},
URL = {https://inria.hal.science/hal-04453952},
NOTE = {working paper or preprint},
YEAR = {2024},
MONTH = Feb,
KEYWORDS = {Historical sources ; medieval manuscripts ; Latin scripts ; benchmarking dataset ; multilingual ; handwritten text recognition},
PDF = {https://inria.hal.science/hal-04453952/file/ICDAR24___CATMUS_Medieval-1.pdf},
HAL_ID = {hal-04453952},
HAL_VERSION = {v1},
}
📄 ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。