docling-models

将PDF文档中的版式与表格结构自动识别的开源模型

TableFormer PDF文档转换开源项目布局分析 Docling Github 表结构识别模型 Huggingface

docling模型支持PDF文档的布局与表格结构分析。布局模型使用RT-DETR技术识别版式元素，如标题、脚注与图片，性能接近人类标准。TableFormer模型则在表格结构识别上表现优异，准确识别复杂表格。该项目可应用于多种需要文档处理的场景。

docling - 高效的多格式文档解析和转换工具

CLI工具DoclingGithubOCR支持PDF解析开源项目文档解析

Docling是一个多功能的文档解析工具，支持解析PDF、DOCX、PPTX等常见格式，并可输出为Markdown和JSON格式。其PDF高级功能涵盖页面布局分析、阅读顺序和表格结构识别。工具提供统一的DoclingDocument表示格式，支持与LlamaIndex和LangChain的集成，适合信息检索和问答应用。此外，它支持扫描PDF的OCR，并提供便捷的命令行工具。即将支持方程、代码和元数据的提取。安装简单，兼容多平台和多架构。详情请参阅在线文档。

table-transformer-structure-recognition-v1.1-all - Table Transformer开源表格结构识别模型

GithubHuggingfaceTable Transformer开源项目文档分析模型深度学习表格识别计算机视觉

Table Transformer是一个开源的表格结构识别模型，基于DETR架构设计。该模型在PubTables1M和FinTabNet.c数据集上进行了预训练，采用'normalize before'设置优化了网络结构。Table Transformer能够准确检测文档中的表格，为表格结构分析提供了有力支持。项目提供了详细文档，便于研究人员和开发者进行深入研究和实际应用。

table-transformer-detection - Table Transformer：先进的文档表格检测模型

GithubHuggingfaceTable Transformer图像处理开源项目文档分析模型深度学习表格检测

Table Transformer是一个专门用于文档表格检测的开源模型。它基于DETR架构，在PubTables1M数据集上训练，能够有效地从非结构化文档中识别和定位表格。该模型采用Transformer结构，支持多种文档格式的处理。Table Transformer提供了简洁的API，方便开发者集成表格检测功能。凭借其在准确性和性能方面的优异表现，Table Transformer成为文档分析和信息提取领域的重要工具。

detr-doc-table-detection - 基于DETR模型的文档表格智能识别系统

DETRGithubHuggingface开源项目文档处理模型深度学习目标检测表格检测

detr-doc-table-detection是一个基于DETR架构的文档表格检测模型，能够精准识别有边框和无边框表格。该模型由Taha Douaji开发，采用ICDAR2019数据集训练，适用于各种文档分析场景。模型提供简洁的API接口，便于集成到现有系统中。作为文档信息提取的重要工具，它在提高数据处理效率方面具有显著优势。

table-transformer-structure-recognition - Table Transformer表格结构识别模型

DETRGithubHuggingfaceTable Transformer对象检测开源项目模型深度学习表格识别

Table Transformer是一个基于DETR架构的表格结构识别模型，在PubTables1M数据集上微调。它能有效检测表格中的行、列等结构元素，适用于非结构化文档中的表格提取。这个开源模型可用于改进文档分析和信息提取流程。作为一种先进的图像识别和机器学习技术，Table Transformer为表格结构识别任务提供了新的解决方案。

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。

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。

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。

table-transformer - 基于深度学习的表格提取与结构识别模型

GithubPubTables-1MTable Transformer开源项目深度学习目标检测表格提取

Table Transformer (TATR)是一种基于对象检测的深度学习模型,用于从PDF和图像中提取表格。该模型支持表格检测、结构识别和功能分析,并提供完整的训练和推理代码。TATR还发布了在PubTables-1M等大规模数据集上的预训练模型权重,有助于实现高精度的表格提取和分析。

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。

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