懂AI
deformable-detr-DocLayNet

deformable-detr-DocLayNet

Deformable DETR模型实现文档布局分析 基于DocLayNet数据集

这是一个基于Deformable DETR架构的文档布局分析模型，在DocLayNet数据集上训练。该模型可检测和分类11种文档布局元素，在DocLayNet测试集上实现57.1 mAP。它采用transformer编码器-解码器结构，结合CNN主干网络，使用双向匹配损失训练。此模型可用于文档布局分析任务，也可集成到Aryn分区服务等应用中。

图像处理对象检测Huggingface模型DocLayNetGithub开源项目Deformable DETR文档布局分析
访问官网GitHubHugging Face论文文档

项目介绍

deformable-detr-DocLayNet是一个基于Deformable DETR（可变形检测变压器）模型的文档布局分析项目。该项目旨在通过先进的深度学习技术来实现对文档图像的精确布局分析和对象检测。

模型概述

该项目使用的模型是Deformable DETR，它是一种基于变压器架构的目标检测模型。模型主要由以下几个部分组成：

  1. 卷积骨干网络：用于提取图像的特征
  2. 编码器-解码器变压器：处理提取的特征
  3. 两个输出头：
    • 线性层：用于类别标签预测
    • 多层感知器（MLP）：用于边界框预测

模型使用所谓的"对象查询"来检测图像中的对象。每个对象查询都在图像中寻找特定的对象。

训练数据

该模型在DocLayNet数据集上进行训练。DocLayNet是一个大型的人工标注文档布局分析数据集，包含了80,000多页带注释的文档，涵盖11个类别。这个数据集由Pfitzmann等人在论文《DocLayNet: A Large Human-Annotated Dataset for Document-Layout Analysis》中介绍。

模型性能

在DocLayNet数据集上，该模型实现了57.1的边界框平均精度（box mAP），展现了良好的文档布局分析性能。

使用方法

使用该模型进行对象检测非常简单。用户可以通过以下步骤来使用模型：

  1. 导入必要的库和模型
  2. 加载图像
  3. 使用预处理器处理图像
  4. 将处理后的图像输入模型
  5. 对模型输出进行后处理
  6. 解析结果，获取检测到的对象、置信度和位置信息

项目提供了详细的代码示例，方便用户快速上手使用。

应用场景

该项目可以广泛应用于各种文档分析任务，例如：

  • 自动化文档处理
  • 信息提取
  • 文档版面分析
  • 文档分类
  • OCR预处理

项目特点

  1. 高性能：基于先进的Deformable DETR模型，在文档布局分析任务上表现出色
  2. 易用性：提供简单的API和详细的使用说明，方便集成到各种应用中
  3. 灵活性：可以检测多种文档元素，适用于不同类型的文档
  4. 开源：项目采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献和改进

总结

deformable-detr-DocLayNet项目为文档布局分析提供了一个强大而灵活的解决方案。通过结合先进的深度学习技术和大规模的标注数据集，该项目在文档理解和信息提取领域开辟了新的可能性。无论是研究人员还是实践者，都可以从这个项目中获益，推动文档分析技术的进步。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多