donut-base-finetuned-docvqa

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基于Donut架构的无OCR文档理解与问答模型

基于Swin Transformer和BART架构开发的文档理解模型,通过DocVQA数据集微调。模型集成了视觉编码器和文本解码器,无需OCR技术即可直接处理文档图像并回答问题。支持发票号码识别、合同金额提取等文档问答功能,可用于多种商业文档的自动化处理。

文档理解Donut开源项目模型Huggingface文本生成图像识别Github视觉编码

项目简介

这是一个基于Donut模型并在DocVQA数据集上微调的文档视觉问答项目。该项目源于Geewok等人发表的论文《OCR-free Document Understanding Transformer》,最初发布在CLOVA AI的GitHub仓库中。

技术架构

该模型采用了创新的双重架构设计:

  • 视觉编码器:使用Swin Transformer进行图像特征提取
  • 文本解码器:采用BART模型进行文本生成

模型的工作流程是:首先由编码器将输入的文档图像编码成张量形式的嵌入向量(维度为batch_size × seq_len × hidden_size),然后解码器基于编码结果自回归地生成文本答案。

应用场景

该项目主要面向文档视觉问答(Document VQA)场景,可以:

  • 自动回答关于文档内容的问题
  • 无需OCR就能理解文档内容
  • 处理各类商业文档,如发票、合同等

特色优势

  • 端到端的文档理解方案
  • 无需依赖OCR技术
  • 采用先进的Transformer架构
  • 支持灵活的问答交互
  • 具备处理多种文档类型的能力

使用说明

使用者可以通过Hugging Face的transformers库调用该模型。项目提供了完整的API文档和代码示例,方便开发者快速上手和集成。文档中包含了详细的使用说明和最佳实践指南。

开源许可

该项目采用MIT许可证,允许用户自由使用、修改和分发,这为项目在商业和研究领域的应用提供了充分的灵活性。

局限性说明

模型的性能和适用范围受限于DocVQA数据集的特点,建议用户在实际应用中注意评估模型在具体场景下的表现。

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