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高质量PDF内容提取工具PDF-Extract-Kit

admin
2024年7月24日 23:51 本文热度 580

项目简介


PDF-Extract-Kit通过集成多个模型实现了PDF高质量提取,适用于学术论文、教科书、研究报告和财务报表等多种文档类型,在扫描模糊或有水印的情况下也能保持高鲁棒性

1、布局检测采用LayoutLMv3模型进行区域检测,包括图像、表格、标题、文本等

2、公式检测上采用YOLOv8,包含行内公式和行间公式

3、公式识别上采用UniMERNet识别

4、光学字符识别使用PaddleOCR进行文本识别

对于公式识别,UniMERNet可以媲美商业软件;OCR上使用PaddleOCR,对中英文OCR效果不错,之前分享过

PDF内容提取框架如下图所示

结合多样性PDF文档标注,我们训练了鲁棒的布局检测和公式检测模型。在论文、教材、研报、财报等多样性的PDF文档上,我们的pipeline都能得到准确的提取结果,对于扫描模糊、水印等情况也有较高鲁棒性。


评测指标

现有开源模型多基于Arxiv论文类型数据进行训练,面对多样性的PDF文档,提前质量远不能达到实用需求。相比之下,我们的模型经过多样化数据训练,可以适应各种类型文档提取。

布局检测

我们与现有的开源Layout检测模型做了对比,包括DocXchain、Surya、360LayoutAnalysis的两个模型。而LayoutLMv3-SFT指的是我们在LayoutLMv3-base-chinese预训练权重的基础上进一步做了SFT训练后的模型。论文验证集由402张论文页面构成,教材验证集由587张不同来源的教材页面构成。

模型论文验证集教材验证集
mAPAP50AR50mAPAP50AR50
DocXchain52.869.577.334.950.163.5
Surya24.239.466.113.923.349.9
360LayoutAnalysis-Paper37.753.659.820.731.343.6
360LayoutAnalysis-Report35.146.955.925.433.745.1
LayoutLMv3-SFT77.693.395.567.982.787.9


公式检测

我们与开源的模型Pix2Text-MFD做了对比。另外,YOLOv8-Trained是我们在YOLOv8l模型的基础上训练后的权重。论文验证集由255张论文页面构成,多源验证集由789张不同来源的页面构成,包括教材、书籍等。

模型论文验证集多源验证集
AP50AR50AP50AR50
Pix2Text-MFD60.164.658.962.8
YOLOv8-Trained87.789.982.487.3


公式识别

公式识别我们使用的是Unimernet的权重,没有进一步的SFT训练,其精度验证结果可以在其GitHub页面获取。

使用教程

环境安装

conda create -n pipeline python=3.10
pip install -r requirements.txt
pip install --extra-index-url https://miropsota.github.io/torch_packages_builder detectron2==0.6+pt2.3.1cu121

安装完环境后,可能会遇到一些版本冲突导致版本变更,如果遇到了版本相关的报错,可以尝试下面的命令重新安装指定版本的库。

pip install pillow==8.4.0

除了版本冲突外,可能还会遇到torch无法调用的错误,可以先把下面的库卸载,然后重新安装cuda12和cudnn。

pip uninstall nvidia-cusparse-cu12

项目链接

https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit/blob/main/README-zh_CN.md


该文章在 2024/7/24 23:53:50 编辑过
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