Donut（基于CORD数据集进行微调的基础模型）

Donut模型是在CORD数据集上进行微调的。该模型最初由Geewok等人在 OCR-free Document Understanding Transformer 论文中提出，并于 this repository 首次发布。

免责声明：发布Donut的团队并没有为这个模型撰写模型卡片，因此本模型卡片是由Hugging Face团队编写的。

模型描述

Donut由一个视觉编码器（Swin Transformer）和一个文本解码器（BART）组成。给定一张图片，编码器首先将图片编码为嵌入向量的张量（形状为batch_size、seq_len、hidden_size），然后解码器在编码器的编码的条件下自回归生成文本。

预期用途和限制

该模型是在CORD数据集上进行微调的，该数据集是一个文档解析数据集。

我们参考了 documentation ，其中包括代码示例。

BibTeX条目和引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2111-15664,
  author    = {Geewook Kim and
               Teakgyu Hong and
               Moonbin Yim and
               Jinyoung Park and
               Jinyeong Yim and
               Wonseok Hwang and
               Sangdoo Yun and
               Dongyoon Han and
               Seunghyun Park},
  title     = {Donut: Document Understanding Transformer without {OCR}},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2111.15664},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2111.15664},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2111.15664},
  timestamp = {Thu, 02 Dec 2021 10:50:44 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2111-15664.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}