unstructured-inference

<h3 align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/Unstructured-IO/unstructured/main/img/unstructured_logo.png" height="200" > </h3> <h3 align="center"> <p>非结构化数据的开源预处理工具</p> </h3>

unstructured-inference 仓库包含用于版面解析模型的托管推理代码。这些模型通过 API 作为 unstructured 包中分区模块的一部分被调用。

安装

包

运行 pip install unstructured-inference。

Detectron2

使用 layoutparser 模型库中的模型需要 Detectron2，但它不会随本包自动安装。对于 MacOS 和 Linux，可以从源代码构建：

pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git@57bdb21249d5418c130d54e2ebdc94dda7a4c01a'

其他安装选项可以在 Detectron2 安装指南中找到。

Detectron2 官方不支持 Windows，但一些用户仍然可以安装它。有关在 Windows 上安装 Detectron2 的提示，请参阅此处的讨论。

仓库

要安装用于开发的仓库，克隆仓库并运行 make install 以安装依赖项。运行 make help 可查看完整的安装选项列表。

入门

要开始使用版面解析模型，请使用以下命令：

from unstructured_inference.inference.layout import DocumentLayout

layout = DocumentLayout.from_file("sample-docs/loremipsum.pdf")

print(layout.pages[0].elements)

一旦模型检测到版面并对文档进行 OCR 处理，将显示从样本文档第一页提取的文本。你可以通过运行 .to_dict() 方法将给定元素转换为 dict。

模型

推理流程通过使用检测模型在文档页面中查找文本元素，然后使用直接提取（如果可用）、OCR 和可选的表格推理模型提取元素内容来运作。

我们提供几种检测模型，包括 Detectron2 和 YOLOX。

使用非默认模型

进行推理时，可以通过 model 参数将替代模型传递给摄取方法。get_model 函数可用于从关键词构建我们的开箱即用模型，例如：

from unstructured_inference.models.base import get_model
from unstructured_inference.inference.layout import DocumentLayout

model = get_model("yolox")
layout = DocumentLayout.from_file("sample-docs/layout-parser-paper.pdf", detection_model=model)

使用layoutparser模型库中的模型

unstructured_inference.modelts.detectron2 中的 UnstructuredDetectronModel 类使用在 DocLayNet 上预训练的 faster_rcnn_R_50_FPN_3x 模型，但通过使用不同的构造参数，可以使用 layoutparser 模型库中的任何模型。UnstructuredDetectronModel 是 layoutparser Detectron2LayoutModel 对象的轻量级包装器，接受相同的参数。详情请参阅 layoutparser 文档。

使用自己的模型

通过将模型包装在 UnstructuredObjectDetectionModel 类中，任何检测模型都可以用于 unstructured_inference 流程。要与 DocumentLayout 类集成，UnstructuredObjectDetectionModel 的子类必须有一个 predict 方法，该方法接受 PIL.Image.Image 并返回 LayoutElement 列表，以及一个 initialize 方法，用于加载模型并准备进行推理。

安全策略

有关如何报告安全漏洞的信息，请参阅我们的安全策略。

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