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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
layoutxlm-base - 跨语言文档智能分析的多模态预训练技术
GithubHuggingfaceLayoutXLM多模态预训练开源项目文档AI模型视觉文档理解跨语言理解
LayoutXLM作为LayoutLMv2的语言扩展版本，整合文本、布局和图像信息，实现文档智能处理。这个预训练模型专注于解决视觉文档理解中的语言障碍，经XFUND数据集测试，在跨语言文档处理任务中展现出优异性能。
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。
layout-parser - 文档图像分析的深度学习工具包
GithubLayout ParserOCR开源项目文档图像分析模型检测深度学习
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。
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。
deformable-detr-DocLayNet - Deformable DETR模型实现文档布局分析 基于DocLayNet数据集
Deformable DETRDocLayNetGithubHuggingface图像处理对象检测开源项目文档布局分析模型
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。
csslayout - 纯CSS构建的现代布局和组件集合
CSS布局Githubflexboxgrid前端工程开源项目纯CSS组件
csslayout是一个提供纯CSS构建的现代布局和组件集合的开源项目。该项目利用flexbox和grid等现代CSS特性，无需依赖框架或CSS技巧。它具有零依赖性和高实用性，开发者可以轻松定制和组合这些布局组件，以创建所需的任何布局。通过使用这个集合，前端开发人员可以提高开发效率，快速实现各种复杂的页面布局。
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。
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。
lilt-xlm-roberta-base - 融合LiLT和XLM-RoBERTa的多语言文档布局分析模型
GithubHuggingfaceLiLTXLM-RoBERTa多语言模型布局转换器开源项目文档理解模型
lilt-xlm-roberta-base 是一个结合Language-Independent Layout Transformer (LiLT)和XLM-RoBERTa的多语言文档布局理解模型。该模型支持100种语言的文档分析，能同时处理文本内容和布局信息。这一特性使其在多语言文档分类、信息提取和版面分析等任务中具有广泛应用潜力。
FlexLib - 基于Flexbox模型的iOS布局框架
FlexLibFlexbox模型GithubXML布局iOS布局框架开源项目热预览
FlexLib是基于Flexbox模型的iOS布局框架，通过XML格式定义布局，支持自动变量绑定和事件绑定。该框架提供热预览、键盘避让和多语言支持等功能，可提高UI开发效率和适配性。FlexLib适用于快速构建灵活的iOS界面，是一个实用的开源布局工具。
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