Fine Tuning TrOCR on Curved Text Dataset

Fine Tuning TrOCR on Curved Text Dataset

摘要

TrOCR模型在曲线文本识别上表现不佳，通过对SCUT-CTW1500数据集进行微调，显著提升了其性能。使用Hugging Face Trainer API，模型经过35个epoch训练后，字符错误率（CER）降至49%。实验表明，微调后的TrOCR不仅能准确识别曲线文本，还能处理模糊和垂直文本，展示了其在复杂场景下的强大适应能力。