論文の概要: PP-DocLayout: A Unified Document Layout Detection Model to Accelerate Large-Scale Data Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17213v1
- Date: Fri, 21 Mar 2025 15:20:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 14:58:15.432607
- Title: PP-DocLayout: A Unified Document Layout Detection Model to Accelerate Large-Scale Data Construction
- Title（参考訳）: PP-DocLayout:大規模データ構築を高速化する統一ドキュメントレイアウト検出モデル
- Authors: Ting Sun, Cheng Cui, Yuning Du, Yi Liu,
- Abstract要約: 本稿では,文書フォーマットの異なる23種類のレイアウト領域の認識において,高い精度と効率を実現するPP-Docを提案する。
この研究は、文書レイアウト解析の最先端技術に加えて、高品質なトレーニングデータを構築するための堅牢なソリューションも提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.242062527238317
- License:
- Abstract: Document layout analysis is a critical preprocessing step in document intelligence, enabling the detection and localization of structural elements such as titles, text blocks, tables, and formulas. Despite its importance, existing layout detection models face significant challenges in generalizing across diverse document types, handling complex layouts, and achieving real-time performance for large-scale data processing. To address these limitations, we present PP-DocLayout, which achieves high precision and efficiency in recognizing 23 types of layout regions across diverse document formats. To meet different needs, we offer three models of varying scales. PP-DocLayout-L is a high-precision model based on the RT-DETR-L detector, achieving 90.4% mAP@0.5 and an end-to-end inference time of 13.4 ms per page on a T4 GPU. PP-DocLayout-M is a balanced model, offering 75.2% mAP@0.5 with an inference time of 12.7 ms per page on a T4 GPU. PP-DocLayout-S is a high-efficiency model designed for resource-constrained environments and real-time applications, with an inference time of 8.1 ms per page on a T4 GPU and 14.5 ms on a CPU. This work not only advances the state of the art in document layout analysis but also provides a robust solution for constructing high-quality training data, enabling advancements in document intelligence and multimodal AI systems. Code and models are available at https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX .
- Abstract（参考訳）: 文書レイアウト分析は、文書インテリジェンスにおける重要な前処理ステップであり、タイトル、テキストブロック、テーブル、公式などの構造要素の検出とローカライズを可能にする。
その重要性にもかかわらず、既存のレイアウト検出モデルは、さまざまなドキュメントタイプをまたいだ一般化、複雑なレイアウトの処理、大規模データ処理のリアルタイムパフォーマンスの実現において、重大な課題に直面している。
これらの制約に対処するため,PP-DocLayoutを提案する。
異なるニーズを満たすために、さまざまなスケールの3つのモデルを提供します。
PP-DocLayout-LはRT-DETR-L検出器に基づく高精度モデルであり、90.4%のmAP@0.5を達成し、T4 GPU上では1ページあたり13.4msのエンドツーエンドの推論時間を達成している。
PP-DocLayout-Mはバランスの取れたモデルで、T4 GPU上で75.2% mAP@0.5と1ページあたり12.7 msの推論時間を提供する。
PP-DocLayout-Sはリソース制約のある環境やリアルタイムアプリケーション向けに設計された高効率モデルであり、T4 GPUでは1ページあたり8.1ms、CPUでは14.5msである。
この作業は、ドキュメントレイアウト分析の最先端だけでなく、高品質なトレーニングデータを構築するための堅牢なソリューションを提供し、ドキュメントインテリジェンスとマルチモーダルAIシステムの進歩を可能にする。
コードとモデルはhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleXで入手できる。
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