trocr-small-korean

Model Details

TrOCR은 Encoder-Decoder 모델로, 이미지 트랜스포머 인코더와 텍스트 트랜스포머 디코더로 이루어져 있습니다. 이미지 인코더는 DeiT 가중치로 초기화되었고, 텍스트 디코더는 자체적으로 학습한 RoBERTa 가중치로 초기화되었습니다.

이 연구는 구글의 TPU Research Cloud(TRC)를 통해 지원받은 Cloud TPU로 학습되었습니다.

How to Get Started with the Model

import torch

from transformers import VisionEncoderDecoderModel

model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("team-lucid/trocr-small-korean")

pixel_values = torch.rand(1, 3, 384, 384)
generated_ids = model.generate(pixel_values)

Training Details

Training Data

해당 모델은 synthtiger로 합성된 6M개의 이미지로 학습되었습니다

Training Hyperparameters

Hyperparameter	Small
Warmup Steps	4,000
Learning Rates	1e-4
Batch Size	512
Weight Decay	0.01
Max Steps	500,000
Learning Rate Decay	0.1
$Adam{\beta }_{1}Adam\backslash beta\_1$	0.9
$Adam{\beta }_{2}Adam\backslash beta\_2$	0.98