layout-parser

文档图像分析的深度学习工具包

Layout Parser 深度学习文档图像分析 OCR 模型检测 Github 开源项目

LayoutParser提供多种深度学习模型和统一API，简化文档图像分析任务。支持布局检测、OCR、数据可视化等功能，并允许共享模型和分析流程。安装简便，可根据需求选择依赖项，是文档图像处理的理想工具。

文档

llmdocparser - 基于LLM的智能PDF解析与内容分析工具包

GithubLLMDocParserPDF解析多模态模型布局分析开源项目文本分析

LLMDocParser是一款智能PDF解析和内容分析工具包，结合大型语言模型(LLM)技术。该工具采用布局分析模型识别PDF文档中的文本、标题、图表等元素，并通过多模态模型实现智能解析。支持Azure、OpenAI等多种LLM平台，LLMDocParser能高效处理复杂PDF文档，为RAG解决方案提供结构化文本输出，适用于各类文档智能化处理场景。

layoutlm-base-uncased - LayoutLM模型融合文本布局图像信息提升文档AI效能

GithubHuggingfaceLayoutLM开源项目文本布局文档AI文档理解模型预训练模型

LayoutLM是一种文档AI预训练模型，结合文本、布局和图像信息，提升文档图像理解和信息提取能力。该模型在表单和收据理解等任务中表现优异。LayoutLM-base-uncased版本采用12层结构，768维隐藏层，12个注意力头，共113M参数，经1100万份文档2轮训练。这一模型为文档AI领域带来突破，提高了复杂文档处理效率。

layoutlmv2-base-uncased - LayoutLMv2为文档理解带来突破性进展

GithubHuggingfaceLayoutLMv2多模态预训练开源项目文档AI模型自然语言处理视觉文档理解

LayoutLMv2是一种先进的多模态预训练模型，整合了文本、版面布局和图像信息，专门用于文档智能处理。该模型在FUNSD、CORD、SROIE等多个文档理解任务中创下新纪录，显著优于现有方法。通过创新的预训练任务，LayoutLMv2有效捕捉了文本、布局和图像之间的复杂关系，大幅提升了对富视觉信息文档的理解能力。作为文档AI领域的重要突破，LayoutLMv2为各类文档智能应用奠定了坚实基础。

deepdoctection - 文档AI：基于深度学习的提取与布局分析工具包

GithubOCRdeepdoctection开源项目文档AI模型深度学习

deepdoctection是一个Python库，通过深度学习模型实现文档提取和布局分析，支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库，适用于PDF或扫描图片文档处理，支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务，致力于解决实际应用问题，是文档处理领域开发者的理想选择。

layoutlmv3-base - 多模态文档AI预训练模型

Document AIGithubHuggingfaceLayoutLMv3多模态预训练开源项目文本图像掩码文档人工智能模型

LayoutLMv3是一款文档AI预训练模型，采用统一的文本和图像掩码方法。该模型架构简单，训练目标明确，适用于多种文档AI任务。通过微调，LayoutLMv3可用于表单理解、收据识别、文档问答等文本相关任务，以及文档图像分类、文档布局分析等图像相关任务。作为通用预训练模型，LayoutLMv3在文档AI领域的多项任务中表现出色。

layoutlmv2-large-uncased - 提升多模态文档处理能力的先进预训练模型

GithubHuggingfaceLayoutLMv2图像理解多模态开源项目文档AI模型预训练

LayoutLMv2通过整合文本、布局和图像的新预训练任务，增强文档理解能力，广泛应用于FUNSD、CORD等视觉丰富文档项目，提高性能，适合多种下游任务。

layoutlm-document-qa - LayoutLM文档智能问答模型

GithubHuggingfaceLayoutLM图像识别开源项目文档问答模型自然语言处理视觉问答

LayoutLM文档智能问答模型是一个经过SQuAD2.0和DocVQA数据集微调的多模态模型。它能够准确回答发票、合同等各类文档图像中的问题，支持简单的Python代码调用。该模型为文档信息提取和理解提供了高效便捷的解决方案，适用于多种文档处理场景。

open-parse - 高效复杂文档解析和语义分析库

AI应用GithubMarkdown支持Open Parse开源项目文档解析语义处理

Open Parse是一个开源的文档解析库，专注于处理复杂文档结构。它采用视觉分析方法识别文档布局，实现精确分块。该工具支持Markdown语法，具备高精度表格解析能力，并允许用户自定义后处理步骤。Open Parse集成了语义处理功能，能够模拟人类的文档分割方式，为RAG系统和AI应用提供了强大的文档处理基础。

layoutlm-large-uncased - 微软开发的多模态文档理解大型预训练模型

GithubHuggingfaceLayoutLM信息提取多模态学习开源项目文档理解模型预训练模型

LayoutLM-large-uncased是微软开发的大型多模态文档理解预训练模型。该模型融合文本、版面布局和图像信息，在表单和收据理解等文档AI任务中表现出色。模型架构包括24层、1024隐藏单元、16个注意力头，总计3.43亿参数。经过1100万份文档的2轮预训练，LayoutLM为文档图像理解和信息提取任务提供了高效解决方案。

layoutlmv3-large - 统一文本和图像掩码的文档AI预训练模型

GithubHuggingfaceLayoutLMv3Transformer多模态模型开源项目文档AI模型预训练

LayoutLMv3是一种用于文档AI的多模态Transformer模型，由Microsoft Document AI项目开发。该模型采用统一的文本和图像掩码预训练方法，架构简单且通用。LayoutLMv3可应用于表单理解、收据识别、文档视觉问答等文本相关任务，以及文档图像分类和布局分析等图像相关任务。这种灵活性使其成为文档AI领域的通用预训练模型，为多种文档处理任务提供了有力支持。

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