TF-ID

TF-ID是一个由Yifei Hu创建的用于从学术论文中提取表格和图表的对象检测模型系列。这些模型基于microsoft/Florence-2检查点进行微调,提供带或不带标题文本的版本,旨在提高学术文献信息的可访问性和处理效率。

需求人群:

"TF-ID主要面向需要处理大量学术论文的研究者和学者,特别是那些需要自动化提取文献中表格和图表信息的用户。它通过自动化的方式,节省了手动查找和整理数据的时间,提高了研究效率。"

使用场景示例:

研究者使用TF-ID自动提取学术论文中的实验结果表格。

学者利用TF-ID模型分析历史文献中的图表数据。

教育机构采用TF-ID辅助学生快速获取文献中的统计信息。

产品特色:

从学术论文中提取表格和图表

提供带标题和不带标题的模型版本

微调自microsoft/Florence-2模型检查点

支持训练自定义模型

开源模型权重和人工标注数据集

提供详细的训练和使用指南

使用教程:

克隆TF-ID的GitHub仓库到本地。

下载并准备所需的数据集和标注文件。

将标注文件和图像文件按照要求放置在指定目录。

使用提供的脚本将数据集转换为所需的格式。

使用Accelerate工具启动模型训练。

训练完成后,使用训练得到的检查点进行模型推断。

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