Die Texterkennung ist ein lang bestehendes Forschungsproblem im Bereich der Dokumentendigitalisierung. Herkömmliche Ansätze basieren typischerweise auf Convolutional Neural Networks (CNN) zur Bildverarbeitung und auf Recurrent Neural Networks (RNN) zur zeichenbasierten Textgenerierung. Zudem wird in der Regel ein zusätzlicher Sprachmodell als Nachbearbeitungsschritt benötigt, um die Gesamtgenauigkeit zu verbessern. In diesem Artikel stellen wir einen end-to-end-Texterkennungsansatz vor, der auf vortrainierten Bild-Transformer- und Text-Transformer-Modellen basiert und als TrOCR bezeichnet wird. Der TrOCR-Ansatz nutzt die Transformer-Architektur sowohl für die Bildverstehens- als auch für die Wordpiece-basierte Textgenerierung. Das TrOCR-Modell ist einfach, jedoch wirksam und kann mit großskaligen synthetischen Daten vortrainiert sowie mit menschlich annotierten Datensätzen feinabgestimmt werden. Experimente zeigen, dass das TrOCR-Modell gegenwärtige State-of-the-Art-Modelle bei der Erkennung von gedrucktem, handschriftlichem und Szenentext übertrifft. Die TrOCR-Modelle und der zugehörige Code sind öffentlich unter \url{https://aka.ms/trocr} verfügbar.