TrOCR（基于Transformer的光学字符识别）模型是性能最佳的OCR模型之一。在我们之前的文章中，我们分析了它们在单行打印和手写文本上的表现。然而，与任何其他深度学习模型一样，它们也有其局限性。TrOCR在处理开箱即用的弯曲文本时表现不佳。本文将通过在弯曲文本数据集上微调TrOCR模型，使TrOCR系列更进一步。在线工具推荐： Three.jsAI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器从前面的文章中我们知道TrOCR无法识别弯曲和垂直图像上的文本。这些图像是SCUT-CTW1500数据集的一部分。我们将在

文章目录TrOCR:Transformer-basedOpticalCharacterRecognitionwithPre-trainedModels一.简介二.TrOCR2.1.Encoder2.2Decoder2.3ModelInitialiaztion2.4TaskPipeline2.5Pre-training2.6Fine-tuning2.7DataAugmentation三.实验3.1Data3.2Settings3.2Results3.2.1ArchitectureComparison3.2.2AblationExperiment3.2.3SROIETask23.2.4IAMHan