unstructured-inference

非结构化数据布局解析工具支持多种检测模型

unstructured 布局解析文档处理 AI模型开源工具 Github 开源项目

unstructured-inference 是一个专注于文档布局分析的开源项目。它能够从各种文件中提取文档结构和文本内容，适用于需要高效文档处理的场景。该项目提供多种检测模型，如 Detectron2 和 YOLOX，可通过 API 与 unstructured 包集成。它支持自定义模型，为开发者提供了灵活的布局解析解决方案。

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介绍相关项目

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

ultralytics - 适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景的多功能对象检测模型

GithubUltralyticsYOLOv8姿态估计实例分割开源项目目标检测

Ultralytics的YOLOv8是一款前沿对象识别模型，提供了与前代产品相比更优化的特性。适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景，其高速准确性和用户友好性使其成为AI领域开发者的优选。更多细节，请参阅官方文档或参与Discord社区互动。

omniparse - 多类型非结构化数据解析与结构化平台

GithubOmniParse多媒体处理开源项目文档解析结构化数据网页爬取

OmniParse是一个专注于非结构化数据处理的开源平台。该平台能够解析文档、表格、图像、视频、音频和网页等多种格式，将其转化为结构化数据，以便于生成式AI应用使用。OmniParse支持约20种文件类型，具备本地处理能力，无需依赖外部API。这使其适用于多种AI应用场景，包括检索增强生成(RAG)和模型微调等。

Extracta.ai - 自动提取非结构化文档数据无需训练高效解析

AI工具Extracta.ai人工智能数据提取文档处理自动化

Extracta.ai为智能文档数据提取工具，可从多种非结构化文档中自动提取信息。支持PDF、图片、扫描件等格式，无需复杂训练。用户定义所需字段并上传文件后，即可获得结构化数据。适用于发票、简历、合同等文档处理，提高效率减少错误。采用加密存储技术，符合GDPR规定，确保数据安全。

text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战

API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署

Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务，支持多种模型配置，适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择，支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型，并兼容 Docker 和完备的 API 文档。

yoloexplorer - 高效探索和处理计算机视觉数据集的开源工具

GithubYOLOExplorer图像分析开源项目数据集管理机器学习计算机视觉

YOLOExplorer是一款开源的计算机视觉数据集分析和处理工具。它提供API接口，支持SQL查询、向量相似度搜索和Pandas集成。该工具可用于数据集分析、清理和合并,并提供GUI仪表板进行可视化操作。YOLOExplorer支持多种预训练模型,能快速生成适用于YOLO、SAM等模型的数据集,有助于提升计算机视觉项目的开发效率。

x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架

GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉

x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目，融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理，提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务，是一个功能强大的深度学习工具。

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。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率

DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目

该项目提供了多种开源工具，旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量，可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别，且均为活跃维护，适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具，从而提高AI系统的开发效率和质量。

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