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Donut Demo
模型概述
該模型主要用於從圖像中提取文本信息，特別適用於文檔圖像識別和處理任務。
模型特點
高準確率
在CORD-v2數據集上達到0.901的平均準確率
文檔圖像處理
專門針對文檔圖像中的文本提取進行優化
基於Donut架構
利用先進的Donut模型架構進行圖像到文本的轉換
模型能力
文檔圖像識別
文本提取
圖像轉文本
使用案例
文檔處理
收據識別
從收據圖像中提取結構化文本信息
準確率0.901
表格提取
從文檔圖像中識別和提取表格內容
數據錄入自動化
自動錶單處理
將紙質表單轉換為數字數據
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98