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基于Aidlux平台的智能版面分析
版面分析是将文档图像进行文档对象识别并判断各区域所属类别，如配图、表格、公式、分栏等，并对不同类型的区域进行切分、识别。后面的工作是实现包括组卷、以题搜题、文档电子化存储、结构化解析等功能。 版面分析的背景介绍：目标：图像版面分析任务拆解：PDF转Word：本实战采用CDLA数据集(A Chinese document layout analysis (CDLA) dataset 进行YOLOv8 在Aidlux平台上上传代码包后，分别进行相关配置后，进行PDF转图片->版面检测->文本检测和识别等流程，输出Word。 # 获取当前请求时间 ti = time.localtime() date = f"{ti[0]}_{ti[1]}_{ti[2]}" uid = uuid.uuid4().hex[:10 crop_img = im_cv2[points[1]:points[3], points[0]:points[2]] uid = uuid.uuid4().hex[:10
1.2K10编辑于 2024-01-09 - 来自专栏机器学习AI算法工程
AlexNet做文档布局分析 (版面分析)&数据集
文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。 将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。 ? 项目相关代码 和预训练模型 、数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 版面分析 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech ? ? 文档布局分析 & 扭曲文档图像恢复
3.2K62发布于 2020-05-15 版面分析技术研究方向：真实世界中更丰富的版面布局
基于深度学习方法，当前的版面分析技术能够妥善处理包括多栏排版论文、跨页无线表格在内的众多复杂版面情况。 1 TransDLANet 文档布局分析方法 TransDLANet[1] 是一个基于 Transformer 的文档布局分析方法，采用实例分割的方式进行布局提取。 书籍子集：包含从 50 本书中拍摄的 500 张图像，每本书有 10 页。每本书都有独特的布局，使得该子集具有相当大的多样性。 数据集地址：https://github.com/HCIILAB/M6Doc 本期内容中，我们介绍了版面分析技术最新的研究方向之一：真实世界中更丰富的版面布局。 在大模型应用日益普及的今天，版面分析技术的发展前景愈加广阔。解析算法不仅能够帮助机器更好地理解非结构化信息，还能推动智能文档处理、内容抽取等领域的进步。
52010编辑于 2025-01-15- 来自专栏好好学习
深度学习助力版面分析技术,图像“还原”有方
图像增强锐化：通过微分法和高频加重滤波法对图像进行增强锐化 2.版面分析：版面分析就是将对输入的图像的文字部分和版面元素进行分析和识别，把若干行文字关联起来，从而获得正确的顺序与段落关系。 通过基于transformer的排版布局引擎进行排版分析，从而使图像很好"还原"成一个可编辑的Word或Excel文件。 下面我们就详细介绍下版面分析技术。 3. 版面分析难在哪里？ 介绍版面分析技术之前首先我们需要搞清楚何为版面分析。 文档图像中通常含有大量的图片、表格等非文字内容，一篇普通的论文或者文稿，除文字信息外，其版面往往包含页眉、页脚、表格、二维码、公式等多种元素。 在向系统输入文档图像后，机器会对文字部分和版面元素进行分析和识别，把若干行文字关联起来，从而获得正确的顺序与段落关系，这便是版面分析技术。 版面分析主要包括物理版面分析（区域分割、分类，文本检测与定位，文本行分割等），手写及印刷区分，表格分析（单元格提取与关系分析）；逻辑版面分析（区域语义分类、阅读顺序），以及签名、图标、印章等版面元素的提取等
1.3K50编辑于 2023-09-03 从视觉到语义逻辑：版面分析技术浅析
在文档版面分析技术投入应用后，机器能自动识别单据上的文字和布局，快速提取关键信息。这背后，是DLA技术从实验室走向现实的典型场景。 一个典型的版面分析算法框架和输出如下图所示。接下来，我们将浅析DLA的各个方法路径，主要分为物理版面分析与逻辑版面分析两大类别。 这种综合处理方式使得GLAM能够更好地捕捉文档内部的复杂结构，实现更精准的布局分析[10]。基于网格的方法基于网格的文档分析方法通过网格化表征页面布局来维护空间信息完整性[11]。 逻辑版面分析随着文档分析的复杂性增加，仅依赖物理布局分析已不足以满足需求，结合语义信息的DLA方法成为重要的发展方向。 形象地来说，逻辑版面分析能够通过语义的层次关系使文档形成一个树状结构。
47710编辑于 2025-02-28- 来自专栏算法之名
PP-Structure版面分析、表格识别使用指南
版面分析 版面分析指的是对图片形式的文档进行区域划分，定位其中的关键区域，如文字、标题、表格、图片等。 在上图中，最上面有图片区域，中间是标题和表格区域，下面是文字区域。 'type': 'title', 'bbox': [443, 705, 559, 719], 'res': '', 'img_idx': 0} {'type': 'figure', 'bbox': [10 847] 'text', 'bbox': [442, 754, 837, 847] 'title', 'bbox': [443, 705, 559, 719] 'figure', 'bbox': [10 将计算的 IoU 按从大到小排序，将排名靠前 10 的 IoU 求和，由于 IoU 本身值不会超过 1，所以这个和的指区间为 0~10，记该值为 dynamic_k。 其他优化 代码分析 ESNet 的完整代码位于 ppdet/modeling/backbones/esnet.py class SEModule(nn.Layer): def __init__(
7.8K60编辑于 2022-10-31 - 来自专栏TEL18600524535
融合深度学习与版面分析的表格识别技术，实现复杂表格内容的精准解析和结构的版面还原
如今，融合了深度学习与版面分析的智能表格识别技术，正扮演着“关键解码器”的角色，它不仅能读字，更能解构表格本身，实现从图像到结构化数据的端到端智能转化。 技术难点主要体现在三个方面：版面复杂性：表格可能包含合并单元格、嵌套表格、斜线表头等复杂结构；环境干扰：如光照不均、图像倾斜、背景干扰、印章覆盖等问题；语义理解：如何将识别出的文字与表格结构正确对应，恢复数据的逻辑关系 表格识别技术采用计算机视觉（CV）、光学字符识别（OCR）和深度学习等人工智能方法，从图像或PDF等非结构化格式中自动检测、分割并重建表格结构，并准确提取单元格中的文本内容，最终输出可编辑、可分析的结构化数据 其核心目标包括两个方面：内容识别：准确识别表格中每个单元格内的文字；结构还原：重建原始表格的行列关系、合并单元格、边框布局等版面信息。 随着大模型与多模态AI的发展，未来的表格识别系统不仅能还原版面，还能理解表格语义、关联上下文、甚至进行数据验证与推理。
21710编辑于 2026-01-09 - 来自专栏通用文字识别信息技术白皮书
合合信息“版面分析”实现新突破
深度学习助力版面分析“泛化”难题突破 版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构，即将文档图像分割成不同类型内容的区域，并分析区域之间的关系，这是内容识别之前的关键步骤。 据中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室联合多所高校发布的论文显示，版面分析主要包括物理版面分析（区域分割、分类，文本检测与定位，文本行分割等），手写及印刷区分，表格分析（单元格提取与关系分析 ），逻辑版面分析（区域语义分类、阅读顺序），以及签名、图标、印章等版面元素的提取等。 总体而言，版面分析任务被分为物理版面分析（或称为几何版面分析）和逻辑版面分析两类，前者主要解决区域分割问题，后者则关注区域之间的逻辑关系或阅读顺序。 版面分析是实现文档信息数字化的重要能力，解决了版面分析的痛点，有助于各界用户将图像文档以数字化的手段更精准地转化为文档数据，提升工作效率。
2.2K20编辑于 2023-04-14 - 来自专栏PaddlePaddle
PaddleOCR新发版v2.2：开源版面分析与轻量化表格识别
本次更新，为大家带来最新的版面分析与表格识别技术：PP-Structure。 所谓版面分析，就是对文档图片中的文本、表格、图片、标题与列表区域进行分类。 版面分析与表格识别核心技术 版面分析的需求广泛存在，例如金融行业中提取用户申请资质时各类文件的信息；工业界对于实体制造情况的持续跟踪，以及对于发票、各类表单的电子化存储需求；对于个人而言，通过移动设备拍照提取表格或者快速将 不管是版面分析还是表格识别，现有方案可大致分为基于图像处理的传统方法和基于深度学习的方法。 （1）传统方法：版面分析比较著名的是O’Gorman在1993年TPAMI中发表的算法Docstrum。 版面分析技术 PP-Structure的版面分析技术，主要是对图片形式的文档进行版面分析，将文档划分为文字、标题、表格、图片以及列表5类区域（与Layout-Parser联合使用）。
3.6K40发布于 2021-08-05 - 来自专栏宜信技术实践
宜信OCR技术探索之版面分析业务实践|技术沙龙直播速记
我们的目标是，由最左侧银行单据图像，经由AI模块，识别出带有坐标和文字内容的半结构化数据，再经版面分析模块解析出业务可理解的结构化数据。 其中蓝色框的过程就是我们今天讲解的版面分析模块过程，也就是说从AI识别结果到版面分析结果。两种过程也是AI技术和编程技术的结合的一种表现。 版面分析现状 前期我们对行业内版面分析技术进行调研，查阅文档，查找一些大厂公开的解决方案，借鉴其中部分经验，结合实际场景需求，研发人员依次突破了行列识别、模板、结构化的技术难点，并进行总结、抽象和优化， 提取出一套较为统一的OCR版面分析解决方案。 版面分析开发中，行列识别是结构化的前提条件 如何进行行列识别？ 在研发过程中，形成了很多行列识别方法，我们挑几个典型方法介绍 行列识别抽象方案演进 ?
1.4K30发布于 2020-09-09 - 来自专栏博客屋
宝塔版面异常监控推送---使用教程
目前貌似官方API失效 我用的自己的发信 更新日志 2019年04月10日，更新异常推送1.4版本1、优化推送内容。 2、如果cpu或内存告警时，会提示占用最大的进程，面板进程排除。
1.1K30编辑于 2022-11-14 - 来自专栏宜信技术实践
宜信OCR技术探索之版面分析业务实践|技术沙龙直播速记
项目目标 [1599458676713006555.png] 我们的目标是，由最左侧银行单据图像，经由AI模块，识别出带有坐标和文字内容的半结构化数据，再经版面分析模块解析出业务可理解的结构化数据。 其中蓝色框的过程就是我们今天讲解的版面分析模块过程，也就是说从AI识别结果到版面分析结果。两种过程也是AI技术和编程技术的结合的一种表现。 版面分析现状 前期我们对行业内版面分析技术进行调研，查阅文档，查找一些大厂公开的解决方案，借鉴其中部分经验，结合实际场景需求，研发人员依次突破了行列识别、模板、结构化的技术难点，并进行总结、抽象和优化， 提取出一套较为统一的OCR版面分析解决方案。 版面分析开发中，行列识别是结构化的前提条件 如何进行行列识别？
84251发布于 2020-09-08 - 来自专栏全栈程序员必看
用 CSS 替代 HTML 的 table tag 设计网页版面
日前版工找了一些书上的 CSS 范例，经简单修改并测试后，开放七个 CSS + div tag 网页排版的「样板」让大家下载 (.html 格式，可直接用浏览器开启)，内容如下： (1) 两栏式版面， 画面上的字段宽度可随浏览器自动调整 (2) 两栏式版面，画面上的字段宽度固定，不可随浏览器自动调整 (3) 三栏式版面，画面上的字段宽度可随浏览器自动调整 (4) 三栏式版面，画面上的字段宽度固定 ，不可随浏览器自动调整 (5) 多栏式版面，画面上的字段宽度可随浏览器自动调整 (6) 多栏式版面，画面上的字段宽度固定，不可随浏览器自动调整 (7) 非对称、字段坐标不固定，画面上的字段位置可随浏览器自动调整 CSS 除了版面设计功能强大外，还有许多其它的优点。 —————————————- 本帖参考书籍： [1] Christopher Schmitt,「CSS Cookbook, Second Edition」, O’Reilly 出版社, 2006/10
78310编辑于 2022-07-04 TextIn ParseX：助力开发者解析版面元素信息
为了让用户获得文档解析引擎返回的丰富版面元素，我们开发了一系列的sdk函数，包括目录树、公式、表格、图片、全文markdown等结果的获取函数。 对于api用户来说，评估文档解析引擎的版面分析结果准确性是困难的，可视化的前端界面可以一定程度解决定性评估的问题，另外一些场景中，用户希望能够可视化文件解析的结果，并对结果进行编辑修正，获得更高精度的解析结果 1、SDK功能介绍TextIn ParseX是一套标准的多平台支持的python sdk，帮助开发者解析pdf_to_markdownRestful API返回结果，获取对应的版面元素的数据结构。 为了方便用户获取版面元素，此次更新，调用接口增加了'page_details'参数，返回的json结果里面新增加了'pages'的字段。 cv::Mat) shape: {mat.shape}")分别获取每页的表格信息、图片信息，段落纯文本信息，段落坐标，每行的信息：#页的索引指向pdf和文档的页，按照页数的规则，从1开始； table等版面元素的索引默认程序读取的规则
55710编辑于 2024-09-05- 来自专栏Java架构师必看
spring源码分析10
spring源码分析10 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ
34730发布于 2021-04-13 - 来自专栏学习笔记ol
框架分析（10）-SQLAlchemy
框架分析（10）-SQLAlchemy 主要对目前市面上常见的框架进行分析和总结，希望有兴趣的小伙伴们可以看一下，会持续更新的。希望各位可以监督我，我们一起学习进步。 特性分析 ORM支持 SQLAlchemy提供了一种将数据库表映射到Python类的方式，使得开发者可以使用面向对象的方法来操作数据库。通过定义模型类和属性，可以轻松地进行数据库的增删改查操作。
78220编辑于 2023-10-11 - 来自专栏心源易码
古籍版面分析新SOTA：HisDoc-DETR如何助力AI赋能古籍数字化难题
一、 时代的需求：历史文献版面分析的困境与突破口1.1、复杂多变的版面结构历史文献是中华文明的瑰宝，也是记录人类文明发展的重要载体。 1.2、传统方法的局限性早期文档版面分析方法主要分为两类，启发式规则方法与深度学习方法。 正是看到了DETR架构与历史文献版面分析任务的高度契合，HisDoc-DETR 的研究者们以此为基础，构建了一个专门为古籍“量身定制”的分析模型。 通过设置置信度阈值，模型能够区分前景版面元素和背景。这种设计有效缓解了历史文献版面分析中定位与分类不平衡的问题，使模型能够更可靠地识别和定位复杂的版面元素。 大规模数据分析：通过自动化提取的结构化版面数据，学者可进行大规模定量分析，例如：版式演变研究：分析不同历史时期、不同地域文献的版式布局特征，揭示印刷技术、审美观念、阅读习惯的演变规律。
51120编辑于 2025-09-26 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：差异分析（10）
在这里，我们将采用类似于 Diffbind 中的方法，并在 ATACseq 分析中合理建立。1. 图片library(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene)toOverLap <- promoters(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。 anno_KidneyMinusHindbrain <- annotatePeak(KidneyMinusHindbrain, TxDb = TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene DB_ATAC <- as.data.frame(anno_KidneyMinusHindbrain)DB_ATAC[1, ]图片由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析
1.1K20编辑于 2023-01-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：差异分析（10）
在这里，我们将采用类似于 Diffbind 中的方法，并在 ATACseq 分析中合理建立。 1. library(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene) toOverLap <- promoters(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。 anno_KidneyMinusHindbrain <- annotatePeak(KidneyMinusHindbrain, TxDb = TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene as.data.frame(anno_KidneyMinusHindbrain) DB_ATAC[1, ] DB_ATAC 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析
57220编辑于 2023-02-27 - 来自专栏博客屋
宝塔版面进不去 安全入口忘记了怎么办
软件 用这个 Linux系统服务器远程SSH管理工具使用教程（FinalShell篇）
2K30编辑于 2022-11-12
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