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基於microsoft/trocr-base-printed微調的印刷體文本識別模型，主要用於驗證碼識別任務
下載量 66
發布時間 : 6/2/2023
模型概述
該模型是TrOCR基礎模型的微調版本，專注於從圖像中識別印刷體文本，特別適用於驗證碼識別場景
模型特點
高精度驗證碼識別
在驗證碼文本識別任務上達到5.88%的低字符錯誤率
基於Transformer架構
採用先進的Transformer架構，具有優秀的序列建模能力
微調優化
在基礎模型上進行針對性微調，提升特定任務性能
模型能力
圖像中的印刷體文本識別
驗證碼內容提取
場景文字識別
使用案例
安全驗證
驗證碼自動識別
自動識別網站驗證碼中的文本內容
字符錯誤率5.88%
文檔數字化
印刷體文檔掃描識別
將印刷體文檔圖像轉換為可編輯文本
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