最近分享了很多关于文档OCR版式识别的文章。总体来看：
视觉语言大模型文档OCR通用效果最强，用起来也最方便；但是缺点也非常明显，由于涉及到视觉模型、桥接层、语言模型三个部分，微调起来非常不方便。
LayoutLM系列模型，基于transformer，虽然能应对多重任务，精准度尚可，但是识别速度没有优势。
YOLO系列的文档OCR版式识别，优点：是速度快，微调模型也方便，在单一场景下精度不输上面两类模型；缺点：是通用性不强，不能像transformer模型那样完成多个任务
建议：
如果是做多模态大模型研究的朋友，可以尝试做一些文档识别、文档问答等一个模型支持多种任务的方向，大而全肯定是大模型发展通用人工智能的方向。
如果是最垂类任务的朋友，选择yolo是目前最佳的选择，成千上万页的PDF文档的请求涌过来，不要钱的CPU随便加还是能抗住的，大模型用上GPU那可就太奢侈了。
DocLayout-YOLO实战
import cv2
from doclayout_yolo import YOLOv10
# Load the pre-trained model
mode = YOLOv10.from_pretrained("juliozhao/DocLayout-YOLO-DocStructBench")
# Perform prediction
det_res = model.predict(
"path/to/image", # Image to predict
imgsz=1024, # Prediction image size
conf=0.2, # Confidence threshold
device="cuda:0" # Device to use (e.g., 'cuda:0' or 'cpu')
)
# Annotate and save the result
annotated_frame = det_res[0].plot(pil=True, line_width=5, font_size=20)
cv2.imwrite("result.jpg", annotated_frame)
也可通过https://huggingface.co/spaces/opendatalab/DocLayout-YOLO 实测自己的文档数据。
笔者测试的样例:
图、表、文混合，能轻松分割识别
多表格混合排列，也能轻松分割
DocLayout-YOLO
DocLayout-yolo是上海AI实验室推出的基于yolov10，通过提供多样性文档预训练及适配文档检测的模型结构优化，可针对多样性文档进行实时鲁棒的检测。
360LayoutAnalysis是360人工智能研究院知识图谱&文档理解团队基于yolov8开源的多场景轻量化版式分析模型。
双方都用的是YOLO系列模型，微调的文档布局检测模型。
主要区别在于：
DocLayout-yolo使用的是yolov10虽然沿用了yolov8的框架，但是推理速度比yolov8快了不少
DocLayout-yolo在文档预训练阶段，将文档合成视为二维装箱问题，并提出Mesh-candidate BestFit算法，合成类型多样性的大规模合文档数据集DocSynth-300K。这个数据集的预训练显著提高了在各种文档类型上的微调性能。360LayoutAnalysis使用的训练数据则要单一的多，所以开源出来的模型只对单一场景效果较好。
DocLayout-yolo在模型结构优化方面，提出了全局到局部可控的感知模块（GL-CRM），确保在尺度变化不一的文档元素上得到精准检测结果。
DocSynth-300K 数据集构建
从图上可知，DocSynth-300K数据集构建分为两个部分：
数据预处理(preprocessing)
原始数据的抓取（raw data）
页面版式元素的抽取与标记(Element pool)
为了确保包含各种文档元素，利用大约 2800 个不同文档页面的 74 个不同文档元素，作为初始数据。
版式元素的数据增强（augmentation）
对页面进行分段，通过每个细粒度类别提取和构建元素池。 同时，为了保持同一类别元素内部的多样性，我们设计了一个增强管道，扩展了元素数量少于 100 个的稀有类别的数据库池
数据增强策略
随机翻转：考虑到不同文档中文本方向的多种可能性，以 0.5 的概率对原始数据进行水平和垂直方向的随机翻转，以增强原始数据。
随机亮度和对比度：通过以 0.5 的概率随机改变元素的亮度和对比度，模拟各种照明条件和亮度水平下的真实世界环境。
随机裁剪：为了引导模型更多地关注局部特征，以 0.7 的概率对元素进行随机裁剪，裁剪区域范围为 0.5 0.9。
边缘提取：使用 Sobel 滤波器进行边缘检测，并以 0.2 的概率提取元素内的轮廓信息，从而增强特征的丰富性。
弹性变换和高斯噪声：通过轻微的弹性变换和高斯噪声添加过程来扭曲和模糊原始数据，以模拟现实中抖动或分辨率引起的失真
版式的布局生成（layout Generation）
为了确保布局多样性和与现实世界文档的一致性，受二维装箱问题的启发，我们将当前布局构建的可用网格视为不同大小的“箱子”，并迭代地执行最佳匹配以生成更多样化和合理的文档布局，平衡布局多样性（随机性）和美观性（例如填充率和对齐）。
版式元素候选集的采样（candidate sampling）
对于每个空白页面，通过基于元素大小的从元素池中分层抽样获得一个子集，作为候选集。 然后，从候选集中随机抽取一个元素，并将其放置在页面上的某个位置。
版式布局网络的构建（meshgrid construction）
基于布局构造网格，并过滤掉与插入元素重叠的无效网格。 只有剩余的网格才能在后续步骤中参与与候选者的匹配。
最佳拟合版式元素的搜索 (best Pair search)
对于每个候选者，遍历所有满足大小要求的网格，并搜索具有最大填充率的 Mesh-candidate 对。 随后，从候选集中移除最佳候选，并更新布局。
迭代布局填充 ( iterative layout filling)
重复步骤 2 3 直到没有有效的 Mesh-candidate 满足大小要求。 最终，将对所有填充的元素分别应用随机中心缩放。
Mesh-candidate BestFit 布局生成算法
该算法迭代地搜索候选者和所有网格 (bin) 之间的最佳匹配。 找到最佳匹配对后，候选元素将被插入文档，并继续迭代地搜索最佳匹配，直到元素数量达到阈值 （经验性地设置为 15）。 匹配阈值设置为 。
全局到局部模型架构 （GL-CRM）
文档图像中的不同元素在尺度上可能存在很大差异，例如单行标题和整页表格。 为了处理这种尺度变化的挑战，我们引入了一个称为 GL-CRM 的分层架构，它包含两个主要部分：
可控感受野模块 (CRM) ：灵活地提取和整合具有多个尺度和粒度的特征
全局到局部设计 (GL)。 GL 架构则以从全局上下文（整页尺度）到子块区域（中等尺度）再到局部语义信息的分层感知过程为特征。
如何理解全局到局部的设计？
全局级别：
对于包含丰富纹理细节的浅层阶段，使用具有扩大核大小和膨胀率的 CRM (k=5,d=1,2,3)。 大内核有助于捕获更多纹理细节并保留整个页面元素的局部模式。
块级别：
对于特征图被下采样且纹理特征被减少的中间阶段，使用具有较小内核的 CRM (k=3,d=1,2,3)。 在这种情况下，扩展的膨胀率足以感知中尺度元素，例如文档子块。
局部级别：
对于语义信息占主导地位的深层阶段，使用一个基本瓶颈，它充当一个轻量级模块，专注于局部语义信息。
版式布局元素
文档数据集类型，4种
版式元素：10种
