## Описание модели
Модель Donut (end-to-end transformer) для распознавания текстов на русском языке.  
https://github.com/clovaai/donut  

Для обучения сгенерирован датасет SynthDoG из 100тыс изображений, с текстами, взятыми из произведений русской литературы.  
https://huggingface.co/datasets/Akajackson/donut_synthdog_rus  

Модель обучена на ноутбуке от уважаемого NielsRogge с заменой оригинального токенайзера на DeepPavlov/xlm-roberta-large-en-ru на площадке Kaggle.   
https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/Donut/CORD/Fine_tune_Donut_on_a_custom_dataset_(CORD)_with_PyTorch_Lightning.ipynb  

Метрика на валидации Normed ED: 0.02239.  

## Возможности модели
Данная модель является базовой для следующих задач:
* распознавание различных типов документов;
* ответы на вопросы по документу;
* классификация документов.

Для решения Вашей задачи возможно использовать выше упомянутые ноутбуки.  
Датасет необходимо разметить в формате, который указан в репозитории Donut.  


{"language": ["ru", "en"], "datasets": ["Akajackson/donut_synthdog_rus"]}
transformers pytorch vision-encoder-decoder ru en dataset:Akajackson/donut_synthdog_rus endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #vision-encoder-decoder #ru #en #dataset-Akajackson/donut_synthdog_rus #endpoints_compatible #region-us 

## Описание модели
Модель Donut (end-to-end transformer) для распознавания текстов на русском языке.  
URL  

Для обучения сгенерирован датасет SynthDoG из 100тыс изображений, с текстами, взятыми из произведений русской литературы.  
URL  

Модель обучена на ноутбуке от уважаемого NielsRogge с заменой оригинального токенайзера на DeepPavlov/xlm-roberta-large-en-ru на площадке Kaggle.   
URL  

Метрика на валидации Normed ED: 0.02239.  

## Возможности модели
Данная модель является базовой для следующих задач:
* распознавание различных типов документов;
* ответы на вопросы по документу;
* классификация документов.

Для решения Вашей задачи возможно использовать выше упомянутые ноутбуки.  
Датасет необходимо разметить в формате, который указан в репозитории Donut.  


## Описание модели
Модель Donut (end-to-end transformer) для распознавания текстов на русском языке.  
URL  

Для обучения сгенерирован датасет SynthDoG из 100тыс изображений, с текстами, взятыми из произведений русской литературы.  
URL  

Модель обучена на ноутбуке от уважаемого NielsRogge с заменой оригинального токенайзера на DeepPavlov/xlm-roberta-large-en-ru на площадке Kaggle.   
URL  

Метрика на валидации Normed ED: 0.02239. ## Возможности модели
Данная модель является базовой для следующих задач:
* распознавание различных типов документов;
* ответы на вопросы по документу;
* классификация документов.

Для решения Вашей задачи возможно использовать выше упомянутые ноутбуки.  
Датасет необходимо разметить в формате, который указан в репозитории Donut.
TAGS
#transformers #pytorch #vision-encoder-decoder #ru #en #dataset-Akajackson/donut_synthdog_rus #endpoints_compatible #region-us 
 ## Описание модели
Модель Donut (end-to-end transformer) для распознавания текстов на русском языке.  
URL  

Для обучения сгенерирован датасет SynthDoG из 100тыс изображений, с текстами, взятыми из произведений русской литературы.  
URL  

Модель обучена на ноутбуке от уважаемого NielsRogge с заменой оригинального токенайзера на DeepPavlov/xlm-roberta-large-en-ru на площадке Kaggle.   
URL  

Метрика на валидации Normed ED: 0.02239. ## Возможности модели
Данная модель является базовой для следующих задач:
* распознавание различных типов документов;
* ответы на вопросы по документу;
* классификация документов.

Для решения Вашей задачи возможно использовать выше упомянутые ноутбуки.  
Датасет необходимо разметить в формате, который указан в репозитории Donut.
TAGS
#transformers #pytorch #vision-encoder-decoder #ru #en #dataset-Akajackson/donut_synthdog_rus #endpoints_compatible #region-us 
## Описание модели
Модель Donut (end-to-end transformer) для распознавания текстов на русском языке.  
URL  

Для обучения сгенерирован датасет SynthDoG из 100тыс изображений, с текстами, взятыми из произведений русской литературы.  
URL  

Модель обучена на ноутбуке от уважаемого NielsRogge с заменой оригинального токенайзера на DeepPavlov/xlm-roberta-large-en-ru на площадке Kaggle.   
URL  

Метрика на валидации Normed ED: 0.02239.## Возможности модели
Данная модель является базовой для следующих задач:
* распознавание различных типов документов;
* ответы на вопросы по документу;
* классификация документов.

Для решения Вашей задачи возможно использовать выше упомянутые ноутбуки.  
Датасет необходимо разметить в формате, который указан в репозитории Donut.