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surya_layout3是Surya项目的文档布局分析模型，基于transformers库开发。该模型旨在识别和分析文档的结构和布局元素，如段落、标题和表格。作为一个开源工具，surya_layout3为研究人员和开发者提供了进行文档分析和处理的基础。模型采用CC-BY-NC-SA-4.0许可证发布，可用于非商业用途。

surya_det3是surya项目中的一个文本检测模型，基于vikp/line_detector_3开发。该模型主要用于识别和定位文档中的文本行，可处理不同字体、布局和语言。作为开源项目的一部分，surya_det3为文档分析和信息提取提供了基础支持。

surya_order是为surya项目开发的阅读顺序模型。该模型旨在分析漫画页面布局，预测文本框和对话气泡的阅读顺序。它采用机器学习算法来处理各种页面布局，为漫画内容的自动化处理、翻译和数字化提供支持。该项目基于cc-by-nc-sa-4.0许可证开源。

surya_rec是一个开源的文本识别模型，基于cc-by-nc-sa-4.0许可发布。该模型作为surya项目的一部分，专注于多语言文本的识别和提取。surya_rec采用深度学习技术，旨在高效识别和提取多语言文本内容，支持文档分析和信息提取。模型注重准确性和性能，为开发者提供强大的OCR解决方案。有兴趣的开发者可通过surya项目的GitHub仓库了解更多详情和使用方法。

surya_tablerec是一个基于transformers库的开源表格识别模型，专为surya项目开发。该模型能够识别和提取文档中的表格结构，适用于处理各种复杂的表格布局。surya_tablerec可帮助研究人员和数据分析师从大量文档中快速提取表格信息，提高文档分析效率。该项目采用CC-BY-NC-SA-4.0许可证，可用于非商业用途。

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。