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riteshbehera857
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layoutlmv3-finetuned-label-studio-dataset-invoice-0

Token Classification
Transformers
TensorBoard
Safetensors
layoutlmv3
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
riteshbehera857 commited on
Commit
3d146f6
·
verified ·
1 Parent(s): 33eab1b

layoutlmv3-model-ubiai-finetuned

Browse files
Files changed (25) hide show
  1. README.md +122 -0
  2. config.json +96 -0
  3. eval_split/data-00000-of-00001.arrow +3 -0
  4. eval_split/dataset_info.json +73 -0
  5. eval_split/state.json +13 -0
  6. logs/events.out.tfevents.1729755635.bbae8ca54dc5.3680.0 +3 -0
  7. logs/events.out.tfevents.1729757624.bbae8ca54dc5.3680.1 +3 -0
  8. merges.txt +0 -0
  9. model.safetensors +3 -0
  10. preprocessor_config.json +26 -0
  11. raw_data/dataset_dict.json +1 -0
  12. raw_data/test/data-00000-of-00001.arrow +3 -0
  13. raw_data/test/dataset_info.json +66 -0
  14. raw_data/test/state.json +13 -0
  15. raw_data/train/data-00000-of-00001.arrow +3 -0
  16. raw_data/train/dataset_info.json +66 -0
  17. raw_data/train/state.json +13 -0
  18. special_tokens_map.json +51 -0
  19. tokenizer.json +0 -0
  20. tokenizer_config.json +79 -0
  21. train_split/data-00000-of-00001.arrow +3 -0
  22. train_split/dataset_info.json +73 -0
  23. train_split/state.json +13 -0
  24. training_args.bin +3 -0
  25. vocab.json +0 -0
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,122 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ library_name: transformers
3
+ license: cc-by-nc-sa-4.0
4
+ base_model: microsoft/layoutlmv3-base
5
+ tags:
6
+ - generated_from_trainer
7
+ model-index:
8
+ - name: layoutlmv3-finetuned-label-studio-dataset-invoice-0
9
+ results: []
10
+ ---
11
+
12
+ <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
13
+ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
14
+
15
+ # layoutlmv3-finetuned-label-studio-dataset-invoice-0
16
+
17
+ This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlmv3-base](https://huggingface.co/microsoft/layoutlmv3-base) on the None dataset.
18
+ It achieves the following results on the evaluation set:
19
+ - Loss: 0.0445
20
+ - B-b-adress: {'precision': 1.0, 'recall': 0.979381443298969, 'f1': 0.9895833333333333, 'number': 97}
21
+ - B-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 44}
22
+ - B-s-adress: {'precision': 0.9504950495049505, 'recall': 0.9795918367346939, 'f1': 0.964824120603015, 'number': 98}
23
+ - B-s-name: {'precision': 0.9761904761904762, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9879518072289156, 'number': 41}
24
+ - E-b-adress: {'precision': 0.96875, 'recall': 0.9587628865979382, 'f1': 0.9637305699481865, 'number': 97}
25
+ - E-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9772727272727273, 'f1': 0.9885057471264368, 'number': 44}
26
+ - E-s-adress: {'precision': 0.8785046728971962, 'recall': 0.9591836734693877, 'f1': 0.9170731707317074, 'number': 98}
27
+ - E-s-name: {'precision': 0.9512195121951219, 'recall': 0.975, 'f1': 0.9629629629629629, 'number': 40}
28
+ - I-b-adress: {'precision': 0.983957219251337, 'recall': 0.9484536082474226, 'f1': 0.9658792650918635, 'number': 194}
29
+ - I-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 32}
30
+ - I-s-adress: {'precision': 0.9723247232472325, 'recall': 0.9741219963031423, 'f1': 0.9732225300092336, 'number': 541}
31
+ - I-s-name: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9864864864864865, 'f1': 0.9931972789115647, 'number': 74}
32
+ - S-b-adress: {'precision': 0.9090909090909091, 'recall': 0.7692307692307693, 'f1': 0.8333333333333333, 'number': 13}
33
+ - S-gst no: {'precision': 0.9772727272727273, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9885057471264368, 'number': 43}
34
+ - S-invoice no: {'precision': 0.9736842105263158, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9866666666666666, 'number': 37}
35
+ - S-order date: {'precision': 0.9761904761904762, 'recall': 0.9534883720930233, 'f1': 0.9647058823529412, 'number': 43}
36
+ - S-order id: {'precision': 0.9333333333333333, 'recall': 0.9767441860465116, 'f1': 0.9545454545454545, 'number': 43}
37
+ - S-s-adress: {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 26}
38
+ - S-s-name: {'precision': 1.0, 'recall': 0.75, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 4}
39
+ - S-total gross: {'precision': 0.9090909090909091, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 22}
40
+ - S-total net: {'precision': 0.9777777777777777, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9887640449438202, 'number': 44}
41
+ - Overall Precision: 0.9679
42
+ - Overall Recall: 0.9713
43
+ - Overall F1: 0.9696
44
+ - Overall Accuracy: 0.9930
45
+
46
+ ## Model description
47
+
48
+ More information needed
49
+
50
+ ## Intended uses & limitations
51
+
52
+ More information needed
53
+
54
+ ## Training and evaluation data
55
+
56
+ More information needed
57
+
58
+ ## Training procedure
59
+
60
+ ### Training hyperparameters
61
+
62
+ The following hyperparameters were used during training:
63
+ - learning_rate: 5e-05
64
+ - train_batch_size: 8
65
+ - eval_batch_size: 8
66
+ - seed: 42
67
+ - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
68
+ - lr_scheduler_type: linear
69
+ - num_epochs: 40
70
+
71
+ ### Training results
72
+
73
+ | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | B-b-adress | B-b-name | B-s-adress | B-s-name | E-b-adress | E-b-name | E-s-adress | E-s-name | I-b-adress | I-b-name | I-s-adress | I-s-name | S-b-adress | S-gst no | S-invoice no | S-order date | S-order id | S-s-adress | S-s-name | S-total gross | S-total net | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
74
+ |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
75
+ | 0.5956 | 1.0 | 49 | 0.4574 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 97} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 44} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 98} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 97} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 44} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 98} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 40} | {'precision': 0.36538461538461536, 'recall': 0.4896907216494845, 'f1': 0.4185022026431718, 'number': 194} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 32} | {'precision': 0.49212233549582945, 'recall': 0.9815157116451017, 'f1': 0.6555555555555556, 'number': 541} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 74} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 13} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 37} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 44} | 0.4675 | 0.3737 | 0.4154 | 0.8861 |
76
+ | 0.3141 | 2.0 | 98 | 0.2296 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 97} | {'precision': 0.7708333333333334, 'recall': 0.8409090909090909, 'f1': 0.8043478260869567, 'number': 44} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.01020408163265306, 'f1': 0.020202020202020204, 'number': 98} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 41} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 97} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.022727272727272728, 'f1': 0.044444444444444446, 'number': 44} | {'precision': 0.7916666666666666, 'recall': 0.19387755102040816, 'f1': 0.3114754098360656, 'number': 98} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 40} | {'precision': 0.4153498871331828, 'recall': 0.9484536082474226, 'f1': 0.5777080062794347, 'number': 194} | {'precision': 0.8181818181818182, 'recall': 0.28125, 'f1': 0.41860465116279066, 'number': 32} | {'precision': 0.7244623655913979, 'recall': 0.9963031423290203, 'f1': 0.8389105058365758, 'number': 541} | {'precision': 0.4484848484848485, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6192468619246861, 'number': 74} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 13} | {'precision': 0.9444444444444444, 'recall': 0.7906976744186046, 'f1': 0.8607594936708861, 'number': 43} | {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.8108108108108109, 'f1': 0.8219178082191781, 'number': 37} | {'precision': 0.96875, 'recall': 0.7209302325581395, 'f1': 0.8266666666666667, 'number': 43} | {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.8372093023255814, 'f1': 0.8470588235294119, 'number': 43} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 22} | {'precision': 0.5428571428571428, 'recall': 0.8636363636363636, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 44} | 0.6219 | 0.6167 | 0.6193 | 0.9293 |
77
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