使用场景
用于识别和转录历史文献中的手写文本。
在医疗领域，用于识别医生的手写处方。
在教育领域，用于自动评分学生的手写作业。
产品特色
基于DINO-DETR的改进模型，用于文本识别和字符检测。
在合成数据上预训练，提高模型的泛化能力。
使用CTC损失在真实数据集上进行微调，优化模型性能。
支持多种语言和字符集，包括拉丁文、法文、德文和中文。
提供预训练模型和微调模型的权重文件。
包含N-gram模型，用于评估和提高识别准确性。
提供详细的安装和使用指南，方便用户快速上手。
使用教程
1. 克隆代码库到本地环境。
2. 创建虚拟环境并安装所需的Python依赖。
3. 根据指南安装与系统和CUDA版本兼容的Pytorch。
4. 将数据集放置在指定的文件夹中，并进行必要的预处理。
5. 下载预训练模型权重，并放置在适当的目录下。
6. 使用提供的脚本进行模型的微调。
7. 使用评估脚本在不同数据集上评估模型性能。
8. 根据需要，训练自己的N-gram模型以进一步提高识别准确性。
