#TrOCR

TrOCR-small-handwritten是一个基于Transformer架构的手写文本识别模型。它结合图像编码器和文本解码器，可将手写图像准确转换为文本。该模型在IAM数据集上微调，适用于单行文本OCR任务。模型提供简洁API，便于集成到各类应用中，实现高效的手写文本数字化。其小型结构设计使其在保持识别精度的同时，具有更快的处理速度和更低的资源消耗。

TrOCR是一种基于Transformer架构的光学字符识别模型，专为手写文本识别而设计。该模型结合了图像Transformer编码器和文本Transformer解码器，可准确识别单行手写文本图像。经IAM手写数据集微调后，TrOCR适用于多种手写OCR场景，为文本识别研究和应用提供了有力支持。

trocr-large-printed是一个基于Transformer架构的大规模光学字符识别(OCR)模型，专为印刷文本识别而设计。该模型结合了图像Transformer编码器和文本Transformer解码器，可高效处理单行文本图像。通过在SROIE数据集上的微调，trocr-large-printed为各类印刷文档的文本识别任务提供了准确可靠的解决方案。

TrOCR是一种基于Transformer的光学字符识别模型，专门针对印刷文本设计。该模型采用图像Transformer编码器和文本Transformer解码器架构，在SROIE数据集上经过微调。TrOCR能高效处理单行文本图像，为OCR任务提供先进解决方案。这个开源项目适用于多种场景，可轻松集成到各类文本识别应用中。

trocr-small-printed是一个专为印刷文本设计的OCR模型。该模型采用图像和文本Transformer架构，在SROIE数据集上经过微调，能够从单行文本图像中准确提取文字。它适用于多种印刷文档的文本识别任务，为自动化信息提取提供了有效工具。

trocr-large-handwritten是一个基于Transformer架构的大规模手写文本OCR模型，在IAM数据集上进行了微调。它由图像编码器和文本解码器组成，能够准确识别单行手写文本图像。该模型具有强大的性能，可用于手写文本数字化和信息提取，为研究人员和开发者提供了高效的OCR解决方案。

Pix2Text-MFR模型基于TrOCR架构，支持将数学公式图片转化为LaTeX文本，适用于印刷体和手写公式的高效识别。最新版Pix2Text V1.0提升了模型精度，但该模型的使用面仅限于数学公式图片。

此预训练模型使用Transformer进行光学字符识别（OCR），为TrOCR模型的一部分。其图像编码器采用BEiT权重初始化，文本解码器则使用RoBERTa权重，处理图像为固定大小的16x16像素块并线性嵌入。适用于单行文本图像的OCR任务，并支持针对特定任务进行微调，兼容PyTorch实现。