手写文本识别开源项目：基于Transformer的OCR

手写文本识别开源项目：基于Transformer的OCR

Transformer-ocr Handwritten text recognition using transformers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tra/Transformer-ocr

1. 项目基础介绍

本项目是基于Transformer架构的手写文本识别（HTR）系统，由开源社区成员him4318创建并维护。该项目主要使用Python和PyTorch深度学习框架进行开发，旨在实现对手写文本的高效识别。

2. 核心功能

项目的主要功能是利用Transformer模型对手写文本图片进行识别。它支持以下核心功能：

• 数据预处理：基于优秀的手写文本识别预处理库，对图像进行必要的预处理。
• 数据集支持：支持Bentham、IAM、Rimes、Saint Gall和Washington等多个手写文本数据集。
• 模型训练：使用Transformer架构构建神经网络模型，并支持在Google Colab上训练。
• 文本识别：对单张图像进行文本识别，输出识别结果。
• 评估和预测：通过测试集评估模型性能，并进行预测。

3. 最近更新的功能

项目的最近更新主要包括以下几个方面：

• 性能优化：对原有模型进行了优化，提高了识别的准确率。
• 代码重构：简化了部分代码结构，使项目更加易于维护和扩展。
• 文档完善：更新了项目文档，增加了详细的用户指南和API说明。
• 参数调整：增加了对训练参数（如学习率、批大小、迭代次数等）的调整选项，使用户能够根据具体需求进行个性化配置。

通过这些更新，项目在保持了原有功能的基础上，进一步提升了用户体验和模型的实用性。

Transformer-ocr Handwritten text recognition using transformers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tra/Transformer-ocr