surya_layout2

Surya项目的专用布局引擎模型

surya 开源项目模型软件开发布局模型 Github 布局设计 Huggingface

这是一个专门为Surya开源项目开发的布局模型组件，用于优化Surya项目的布局架构设计。该模型提供了基础的布局功能支持，帮助开发者更好地使用Surya项目。

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介绍相关项目

surya_layout3 - Surya项目的文档布局分析模型

GithubHuggingfaceLayoutsuryatransformers开源项目模型

surya_layout3是Surya项目的文档布局分析模型，基于transformers库开发。该模型旨在识别和分析文档的结构和布局元素，如段落、标题和表格。作为一个开源工具，surya_layout3为研究人员和开发者提供了进行文档分析和处理的基础。模型采用CC-BY-NC-SA-4.0许可证发布，可用于非商业用途。

surya_order - surya项目的漫画阅读顺序预测模型

GitHubGithubHuggingfacesurya开源项目文本分析模型阅读顺序模型

surya_order是为surya项目开发的阅读顺序模型。该模型旨在分析漫画页面布局，预测文本框和对话气泡的阅读顺序。它采用机器学习算法来处理各种页面布局，为漫画内容的自动化处理、翻译和数字化提供支持。该项目基于cc-by-nc-sa-4.0许可证开源。

surya_rec2 - Surya项目专用的光学字符识别模型

GithubHuggingfaceOCRSuryatransformers开源开源项目模型

surya_rec2是Surya项目的光学字符识别（OCR）组件，基于Transformers库开发。该模型旨在从图像中提取文本，可处理各种文档和图像场景。作为Surya项目的一部分，这个OCR模型致力于提高文本识别的准确性和效率。该模型采用CC-BY-NC-SA-4.0许可证发布，供非商业用途使用。

surya_rec - surya项目专用的多语言文本识别模型

GithubHuggingfaceOCRsurya图像处理开源项目文本识别模型计算机视觉

surya_rec是一个开源的文本识别模型，基于cc-by-nc-sa-4.0许可发布。该模型作为surya项目的一部分，专注于多语言文本的识别和提取。surya_rec采用深度学习技术，旨在高效识别和提取多语言文本内容，支持文档分析和信息提取。模型注重准确性和性能，为开发者提供强大的OCR解决方案。有兴趣的开发者可通过surya项目的GitHub仓库了解更多详情和使用方法。

surya - 开源多语言文档识别与分析工具

GithubOCRSurya多语言识别布局分析开源项目文档处理

Surya是一个开源文档OCR工具包，支持90多种语言的文本识别，性能可与云服务媲美。它提供行级文本检测、布局分析和阅读顺序检测等功能，适用于多种文档类型。Surya不仅识别文本，还能分析文档结构，为文档解析提供全面解决方案。该工具适合研究和个人使用，商业使用需注意相关许可条件。

surya_det3 - surya项目的开源文本检测模型

GithubHuggingfacesurya开源项目文本检测机器学习模型模型视觉识别

surya_det3是surya项目中的一个文本检测模型，基于vikp/line_detector_3开发。该模型主要用于识别和定位文档中的文本行，可处理不同字体、布局和语言。作为开源项目的一部分，surya_det3为文档分析和信息提取提供了基础支持。

surya_tablerec - 基于transformers的高效表格识别模型提升文档分析效率

GithubHuggingfacesuryatransformers开源项目模型表格识别

surya_tablerec是一个基于transformers库的开源表格识别模型，专为surya项目开发。该模型能够识别和提取文档中的表格结构，适用于处理各种复杂的表格布局。surya_tablerec可帮助研究人员和数据分析师从大量文档中快速提取表格信息，提高文档分析效率。该项目采用CC-BY-NC-SA-4.0许可证，可用于非商业用途。

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。

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。

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。

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