TF-ID

开源AI模型助力学术论文表格和图像高效提取

TF-ID是一系列用于从学术论文中提取表格和图像的目标检测模型。项目开源了训练代码、模型权重和标注数据集。TF-ID包含四个版本，分为基础和大型模型，可提取有无标题文本的表格和图像。模型基于Florence-2微调，测试准确率达98.06%。项目提供使用示例和完整训练指南，方便研究者复现和应用。

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FlagAI是一款高效易用的大规模AI模型开发工具。它支持Aquila、AltCLIP、GLM等30多种主流模型的快速部署和微调，特别擅长中文自然语言处理任务。FlagAI可用于文本分类、信息抽取、问答、摘要生成等多种应用场景，并提供便捷的少样本学习工具。此外，FlagAI支持简洁的并行训练实现，有助于提高开发效率。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

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探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

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本项目研究 OCR 技术对多模态大模型性能的影响。实验表明，OCR 能显著提高模型在视觉问答任务中的表现。研究者构建了 REBU-Syn 数据集，验证了 OCR 领域的缩放法则，并开发了高精度 OCR 模型。这项工作为多模态大模型的应用开辟了新方向，揭示了 OCR 在增强模型能力方面的重要价值。

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