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Doclayout YOLO D4LA From Scratch

由 nielsr 开发
DocLayout-YOLO 是一个基于 YOLO 架构的文档布局检测模型，用于识别和分析文档中的各种元素和结构。
目标检测
Safetensors
#文档布局检测#YOLO优化#高精度定位
下载量 27
发布时间 : 10/29/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型专注于文档布局分析，能够检测文档中的文本区域、图像、表格等元素，适用于文档数字化和自动化处理任务。

模型特点

高效的文档布局检测
基于 YOLO 架构，能够快速准确地检测文档中的各种元素。
适用于多种文档类型
能够处理包含文本、图像、表格等复杂布局的文档。
易于集成
通过 PyTorchModelHubMixin 集成，便于在 Hugging Face Hub 上使用和部署。

模型能力

文档布局检测
目标检测
文本区域识别
图像区域识别
表格检测

使用案例

文档数字化
自动化文档处理
自动识别和分类文档中的不同元素，如文本、图像和表格。
提高文档处理效率和准确性。
信息提取
文档内容分析
从扫描的文档中提取结构化信息。
支持后续的数据分析和存储。