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項目簡介

PDF-Extract-Kit通過集成多個模型實現(xiàn)了PDF高質(zhì)量提取，適用于學(xué)術(shù)論文、教科書、研究報告和財務(wù)報表等多種文檔類型，在掃描模糊或有水印的情況下也能保持高魯棒性

1、布局檢測采用LayoutLMv3模型進行區(qū)域檢測，包括圖像、表格、標(biāo)題、文本等

2、公式檢測上采用YOLOv8，包含行內(nèi)公式和行間公式

3、公式識別上采用UniMERNet識別

4、光學(xué)字符識別使用PaddleOCR進行文本識別

對于公式識別，UniMERNet可以媲美商業(yè)軟件；OCR上使用PaddleOCR，對中英文OCR效果不錯，之前分享過

PDF內(nèi)容提取框架如下圖所示

結(jié)合多樣性PDF文檔標(biāo)注，我們訓(xùn)練了魯棒的布局檢測和公式檢測模型。在論文、教材、研報、財報等多樣性的PDF文檔上，我們的pipeline都能得到準(zhǔn)確的提取結(jié)果，對于掃描模糊、水印等情況也有較高魯棒性。

評測指標(biāo)

現(xiàn)有開源模型多基于Arxiv論文類型數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，面對多樣性的PDF文檔，提前質(zhì)量遠不能達到實用需求。相比之下，我們的模型經(jīng)過多樣化數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可以適應(yīng)各種類型文檔提取。

布局檢測

我們與現(xiàn)有的開源Layout檢測模型做了對比，包括DocXchain、Surya、360LayoutAnalysis的兩個模型。而LayoutLMv3-SFT指的是我們在LayoutLMv3-base-chinese預(yù)訓(xùn)練權(quán)重的基礎(chǔ)上進一步做了SFT訓(xùn)練后的模型。論文驗證集由402張論文頁面構(gòu)成，教材驗證集由587張不同來源的教材頁面構(gòu)成。

公式檢測

我們與開源的模型Pix2Text-MFD做了對比。另外，YOLOv8-Trained是我們在YOLOv8l模型的基礎(chǔ)上訓(xùn)練后的權(quán)重。論文驗證集由255張論文頁面構(gòu)成，多源驗證集由789張不同來源的頁面構(gòu)成，包括教材、書籍等。

公式識別

公式識別我們使用的是Unimernet的權(quán)重，沒有進一步的SFT訓(xùn)練，其精度驗證結(jié)果可以在其GitHub頁面獲取。

使用教程

環(huán)境安裝

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

安裝完環(huán)境后，可能會遇到一些版本沖突導(dǎo)致版本變更，如果遇到了版本相關(guān)的報錯，可以嘗試下面的命令重新安裝指定版本的庫。

pip install pillow==8.4.0

除了版本沖突外，可能還會遇到torch無法調(diào)用的錯誤，可以先把下面的庫卸載，然后重新安裝cuda12和cudnn。

pip uninstall nvidia-cusparse-cu12