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- 来自专栏Aidlux人工智能
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。 = 0 for pdf_image in tqdm.tqdm(pdf_image_path_list): print("----------------------------- 版面检测
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。 多标注类别：包含 74 种标注类别，共 237,116 个标注实例，分布在 9,080 页手动标注的文档中。 M6Doc 数据集从多个来源收集，包括 arXiv、中国日报官网和 VKontakte等。 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。 物理版面分析早期基于深度学习的DLA主要关注利用文档图像的视觉特征分析物理布局。文档被当作图像处理，通过神经网络架构检测和提取文本块、图像和表格等元素，有以下两种典型思路：聚合：侧重于视觉特征。 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。 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Java架构师必看
spring源码分析9
spring源码分析9 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ
42720发布于 2021-04-13 - 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 - 来自专栏学习笔记ol
框架分析（9）-Hibernate
框架分析（9）-Hibernate 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。
47520编辑于 2023-10-11 - 来自专栏博客屋
宝塔版面异常监控推送---使用教程
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。 3、添加网站监控报表发送功能 4、修复一些以知bug 2019年03月19日，更新异常推送1.3版本 添加功能： 1、设置邮件发送间隔时间 2、修复一些BUG
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golang算法架构leetcode技术php
golang源码分析（9）调度
o编写一个并发编程程序很简单，只需要在函数之前使用一个Go关键字就可以实现并发编程。
54720编辑于 2022-08-02 - 来自专栏golang算法架构leetcode技术php
golang源码分析：cayley(9)
中间使用到了goja解析器，它的作用是在golang环境中翻译执行javascript，因为我们的gizmo采用的是javascript语法。
33720编辑于 2023-08-09 golang源码分析 ：gopls（9）
最后我们来到了第三部分featureCommands，也是所有命令的大头，这里一共初始化了23个命令。我们首先看下第一个callHierarchy
9510编辑于 2026-03-18golang源码分析：langchaingo（9）
前面介绍了单独的匹配，如果把这个匹配过程接入到LLM，就是完整的RAG，即检索增强生成。我们先看看上一个例子还没介绍的最后几行代码
6310编辑于 2026-03-18- 来自专栏AIoT技术交流、分享
LabVIEW纹理分析（基础篇—9）
因此通过纹理分析，可对物体表面尺寸和形状的变化进行检测，如划痕(Scratch)、裂纹(Crack）和污渍（Stain)等。 纹理分析常用于对具有不规则纹理图案的目标表面进行检测，如瓷砖、纺织品、木材、纸张、塑料或玻璃的表面等。 多数基于纹理分析的机器视觉应用使用纹理分类器（Texture Classifier）进行检测。 通常来说，纹理分析过程会以目标的表面图像为输入，并以二进制大颗粒（Binary Large OBjects，BLOB）的形式输出检测结果。 获得缺陷部分的BLOB后，可以进一步使用颗粒分析工具对其属性、尺寸等进行分析。 适用性强的纹理分析检测过程不仅应对于噪声有较强的抵抗能力，还应具有平移不变（Shift-Invariant）、旋转不变（Rotate-Invariant）和尺度不变（Scale-Invariant）的性质
65430发布于 2021-08-10 - 来自专栏FreeBuf
Phpcms v9漏洞分析
最近研究源码审计相关知识，会抓起以前开源的CMS漏洞进行研究，昨天偶然看见了这个PHPCMS的漏洞，就准备分析研究一番，最开始本来想直接从源头对代码进行静态分析，但是发现本身对PHPCMS架构不是很熟悉 ，导致很难定位代码的位置，最后就采用动态调试&静态分析的方式对漏洞的触发进行分析，下面进入正题。 ，在该方法中对代码进行插桩，但是发现插桩后的居然无法打印到页面上，没辙（原因望各位大神指点一二），只能对代码进行一行行推敲，先把代码贴上，方便分析： ? 代码整体比较容易，可能比较难理解的就是$this->fields这个参数，这个参数是初始化类member_input是插入的，这个参数分析起来比较繁琐，主要是对PHPCMS架构不熟，那就在此走点捷径吧， 有了上面的参数列表后，理解get()函数的代码就要轻松许多了，分析过程略。结论就是，漏洞的触发函数在倒数6、7两行，单独截个图，如下⤵️： ?
2.2K70发布于 2018-02-24
腾讯云开发者
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