

Doclayout YOLO
紹介 :
DocLayout-YOLOは文書レイアウト解析のための深層学習モデルです。多様な合成データとグローバルからローカルへの適応的知覚によって、文書レイアウト解析の精度と処理速度を向上させます。Mesh-candidate BestFitアルゴリズムを用いて大規模で多様なDocSynth-300Kデータセットを生成することで、様々な文書タイプにおける微調整性能を大幅に向上させました。さらに、グローバルからローカルまで制御可能な感受野モジュールを提案し、文書要素の多様なスケール変化をより適切に処理します。DocLayout-YOLOは様々な文書タイプの下流データセットにおいて優れた性能を示し、速度と精度において顕著な利点があります。
ターゲットユーザー :
主な対象ユーザーは、文書処理、文書解析、パターン認識分野の研究者および開発者です。DocLayout-YOLOの高い効率性と正確性により、大量の文書データを処理するのに理想的な選択肢となります。特に、文書レイアウトの迅速かつ正確な分析が必要なシナリオに適しています。
使用シナリオ
研究者はDocLayout-YOLOを使用して歴史文献の自動的なレイアウト分析を行い、デジタルアーカイブ作業を支援しています。
企業は本モデルを採用して文書の自動処理効率を向上させ、手動による校正コストを削減しています。
開発者はDocLayout-YOLOを独自の文書管理システムに統合し、より正確な文書コンテンツ抽出機能を提供しています。
製品特徴
Mesh-candidate BestFitアルゴリズムを用いた文書合成による多様なデータセットの生成
グローバルからローカルまで制御可能な感受野モジュールによる文書要素の多様なスケール変化への効果的な対応
様々な文書タイプにおける微調整によるモデルの汎化能力の向上
オンラインデモとローカル開発の2種類の使用方法を提供し、ユーザーが迅速に体験および展開できるようにする
スクリプトまたはSDKによる予測をサポートし、様々なアプリケーションシナリオに柔軟に対応する
事前学習済みモデルのダウンロードを提供し、ユーザーが文書レイアウト解析タスクを迅速に開始できるようにする
PDFコンテンツ抽出に対応し、モデルの適用範囲を拡大する
使用チュートリアル
1. 環境設定:プロジェクトページの説明に従ってPython仮想環境を作成し、アクティブ化して必要な依存関係をインストールします。
2. モデルのダウンロード:提供されたリンクから事前学習済みモデルファイルをダウンロードします。
3. データの準備:分析対象の文書タイプに応じて、適切なデータセットを用意します。
4. 予測の実行:提供されたスクリプトまたはSDKを使用して、モデルをロードし、新しい文書画像に対して予測を実行します。
5. 結果の分析:モデルの予測結果を確認し、必要に応じて後処理または分析を行います。
6. モデルの微調整:必要に応じて、特定のデータセットでモデルを微調整して精度を向上させることができます。
7. 統合と展開:トレーニング済みのモデルを実際のアプリケーションシステムに統合して、文書レイアウト解析タスクを実行します。
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