360LayoutAnalysis
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360layoutanalysis
紹介 :
360LayoutAnalysisは、360 AI研究院が開発した、文書解析モデルとデータセットのシリーズです。スキャンされた文書画像からテキスト、画像、表、その他の要素を認識?抽出する文書レイアウト解析に特化しています。この技術は、文書処理の自動化、電子データ交換、歴史的文書のデジタル化などに非常に重要です。深層学習とパターン認識技術を採用し、トレーニングデータセットを通じて文書構造の理解能力を高め、特に段落の注釈に重点を置いています。これにより、テキストのセマンティック理解と情報抽出を支援します。
ターゲットユーザー :
文書の自動処理、電子データ交換、歴史的文書のデジタル化を行う必要がある企業や研究機関を対象としています。特に、法律、金融、医療、教育など、高精度な文書レイアウト解析と情報抽出が求められる分野に適しています。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 48.9K
使用シナリオ
法律文書の自動整理と情報抽出。
金融調査レポートの構造化分析と主要データ抽出。
歴史的文書のデジタル化と情報保存。
製品特徴
中国語論文、英語論文、中国語調査レポートの3つの垂直領域と汎用シーンモデルに対応。
軽量化された推論が高速。YOLOv8ベースのトレーニングで、単一モデルのサイズはわずか6.23MB。
中国語論文シーンには段落情報が含まれており、テキストのセマンティック理解と情報抽出に役立ちます。
中国語調査レポートシーンと汎用シーンは、数万件規模の高品質データでトレーニングされています。
オープンソースモデルは商用利用可能。商用利用許諾は公式メールアドレスから申請できます。
詳細な使用方法とコード例を提供しており、ユーザーは迅速に使い始めることができます。
使用チュートリアル
1. 必要なPython環境と依存ライブラリをダウンロードしてインストールします。
2. 提供されている重みダウンロードアドレスからモデルの重みファイルを取得します。
3. 予測対象の文書画像を準備します。
4. 提供されているコード例を使用してYOLOモデルを初期化し、重みをロードします。
5. 画像パスとモデルパスを設定し、モデルを呼び出して予測を実行します。
6. 必要に応じて信頼度しきい値などのパラメーターを調整し、予測結果を取得します。
7. 予測結果を分析し、文書内のテキスト、画像、表などの情報を抽出します。
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