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。

本文介绍了基于微调TrOCR模型的手写文本识别方法。使用GNHK手写笔记数据集，通过预处理将文档图像裁剪为单词图像，并生成对应的CSV文件。随后，对TrOCR模型进行微调，训练后使用验证集进行推理，结果显示模型表现优异，成功识别了大部分手写单词。整个过程包括数据预处理、模型训练和推理，展示了TrOCR在手写文本识别中的强大能力。

众所周知，好大夫在线拥有数十亿条医患交流和数亿张医疗相关照片。它们占有着大量的存储空间，且由于标记成本过高，而没办法被利用。Transformer技术给了我们一个将它们利用起来的机会，从而给医患群体提供更可靠的帮助。

智能文档处理（IDP）可帮助企业实现日常文档处理工作的自动化，在文档识别、分类、信息抽取和比对等各个方面，为企业工作人员提供帮助。印章识别是智能文档处理中一种重要的识别能力，广泛应用在合同比对，出入库审核以及发票报销等场景。以往这些工作环节中需要人工对印章图像进行核对校验，流程繁冗，而使用OCR技术进行印章自动识别则可为企业有效节省用工成本。