ViTLP

ViTLP是一个视觉引导的生成文本布局预训练模型,旨在提高文档智能处理的效率和准确性。该模型结合了OCR文本定位和识别功能,能够在文档图像上进行快速准确的文本检测和识别。ViTLP模型的预训练版本ViTLP-medium(380M参数)在计算资源和预训练数据集规模的限制下,提供了一个平衡的解决方案,既保证了模型的性能,又优化了推理速度和内存使用。ViTLP的推理速度在Nvidia 4090上处理一页文档图像通常在5到10秒内,与大多数OCR引擎相比具有竞争力。

需求人群:

"目标受众为需要进行文档图像处理的企业和研究机构,特别是那些需要自动化文档处理和档案数字化的领域。ViTLP的快速推理速度和高准确率使其成为这些场景的理想选择。"

使用场景示例:

案例一:使用ViTLP对历史文献进行数字化,自动提取文献中的文本信息。

案例二:在法律领域,利用ViTLP对大量的案件文档进行自动化处理和信息提取。

案例三:在金融行业,通过ViTLP对合同文档进行智能分析,提取关键条款。

产品特色:

• 原生OCR文本定位和识别:ViTLP能够直接在文档图像上进行文本的定位和识别。

• 预训练模型ViTLP-medium:提供了一个预训练的模型,拥有380M参数,能够在有限的计算资源下提供较好的性能。

• 快速推理速度:在Nvidia 4090上,ViTLP能够快速处理文档图像,推理速度在5到10秒内完成一页文档图像的处理。

• Huggingface平台支持:ViTLP模型的预训练权重可以在Huggingface平台上找到,方便用户下载和使用。

• 易于集成和使用:通过提供的代码和指令,用户可以轻松地将ViTLP集成到自己的项目中。

• 支持批量解码:通过提供的decode.sh脚本,用户可以进行批量文档图像的解码处理。

• 适用于文档智能处理:ViTLP特别适合需要文档图像文本检测和识别的场景,如自动化文档处理、档案数字化等。

使用教程:

1. 访问ViTLP的GitHub页面并克隆项目到本地。

2. 安装所需的依赖项,运行`pip install -r requirements.txt`。

3. 克隆预训练的ViTLP模型权重到指定目录,使用`git clone https://huggingface.co/veason/ViTLP-medium ckpts/ViTLP-medium`。

4. 运行demo,使用`python ocr.py`并上传文档图像进行测试。

5. 查看`decode.py`了解详细的推理代码,并可以通过`bash decode.sh`运行批量解码。

6. 如需对ViTLP进行微调,可以参考`./finetuning`目录下的指南。

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