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docling-models

将PDF文档中的版式与表格结构自动识别的开源模型

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。

unstructured-inference - 非结构化数据布局解析工具 支持多种检测模型
AI模型Githubunstructured布局解析开源工具开源项目文档处理
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。
dit-base-finetuned-rvlcdip - 基于自监督学习的文档图像转换模型应用
Document Image TransformerGithubHuggingfaceRVL-CDIP开源项目文档分类模型自我监督学习视觉编码器
Document Image Transformer 是一种基于 Transformer 的模型,专为自监督学习而设计,通过大量文档图像来学习图像的内在表示。经过 RVL-CDIP 数据集的细调,该模型适用于文档图像分类、表格检测和文档布局分析等任务。通过在预训练编码器上添加线性层,可以灵活实现不同任务的目标。模型将图像划分为16x16像素固定块,并使用离散 VAE 编码器的视觉 token 进行预测。该技术解决方案在灰度图像分类中表现出色,尤其是在细分类别的文档图像任务中。
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。
doctr-torch-parseq-multilingual-v1 - 多语言OCR解决方案,兼具TensorFlow 2和PyTorch兼容性
DoctrGithubHuggingfacePyTorchTensorFlow 2光学字符识别开源项目模型模型预测
该项目是一种多语言光学字符识别(OCR)工具,支持TensorFlow 2和PyTorch,提供了流畅的用户体验。开发者可通过Python代码方便地加载和预测模型,实现从文字检测到识别的完整流程,非常适合需要多语言处理的应用。
docGPT-langchain - 免费AI文档对话,支持PDF、DOCX、CSV,无需API密钥
AI模型GithubLangchainStreamlitdocGPT开源项目文档上传
docGPT项目允许用户无需API密钥即可查询文档内容,支持多种文件格式如PDF、Word和CSV。用户可以简单上传文件或直接输入文档URL进行交互。平台整合了两种模型:完全免费的gpt4free和需API密钥的openai模型。docGPT的易用性强,支持本地及Docker部署,是一个理想的文档交互工具。
yolov8m-table-extraction - 精准表格识别工具,适用于有框及无框表格检测
GithubHuggingfaceKeremberkeUltralyticsYolo开源项目模型目标检测表格提取
本项目采用YOLOv8与PyTorch技术,专注于表格检测,支持有框和无框样式。通过UltralyticsPlus库中的'keremberke/yolov8m-table-extraction'模型,可以简单地进行安装和预测分析,验证集上的平均精度为0.95194。项目提供详尽的使用指南,包括模型参数设置及推理步骤,帮助用户快速获取稳定的检测结果。
Doc2Lang - 多语言文档智能翻译平台
AI工具AI翻译Excel翻译PowerPoint翻译Word翻译文档翻译
Doc2Lang是一个AI驱动的文档翻译平台,支持Excel、Word、PowerPoint和PDF等多种格式。采用先进AI技术,提供快速准确的翻译服务。上传即可自动翻译,简单高效。平台注重数据安全和翻译质量,使用便捷,按需付费,无需注册。适合各行业的多语言文档翻译需求。
unitable - 整合表格识别任务的统一框架
GithubTransformerUniTable开源项目自监督预训练表格结构表格识别
UniTable是一个创新的表格识别框架,统一了训练范式、目标和模型架构。它利用自监督预训练和语言建模,有效处理表格结构、单元格内容和边界框识别。该项目在四个大型数据集上展现最先进性能,并提供完整的推理流程Jupyter Notebook,支持多数据集微调和全面表格识别。
nougat-base - 神经网络模型实现科学PDF文档到Markdown的智能转换
GithubHuggingfaceNougatPDF转Markdown学术文档开源项目文本解码器模型视觉编码器
nougat-base是一个专门用于将科学PDF文档转换为Markdown格式的神经网络模型。该模型结合了Swin Transformer视觉编码器和mBART文本解码器,只需输入PDF图像像素即可自动生成对应的Markdown内容。这一创新技术为学术文献的数字化处理和分析提供了新的可能性,大大提高了研究人员和开发者的工作效率。
TabFormer - 用于对多变量时间序列进行建模的表格转换器
GithubICASP 2021TabFormerTabular BERT信用卡交易数据集多变量时间序列开源项目
该项目提供了用Pytorch实现的Tabular Transformers源代码和数据,可用于多变量时间序列建模。项目特点包括层级变压器模块、综合信用卡交易数据集、改进的自适应Softmax和为表格数据调整的DataCollatorForLanguageModeling模块。代码架构基于HuggingFace的transformers框架,拥有很好的扩展性和易用性。
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