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8月 23, 2022
作者:
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MissPenguin
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8月 23, 2022
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ppstructure/docs/PP-Structurev2_introduction.md
ppstructure/docs/PP-Structurev2_introduction.md
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ppstructure/docs/PP-Structurev2_introduction.md
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...
@@ -24,7 +24,7 @@ PP-Structurev2在PP-Structurev1的基础上进一步改进,主要有以下3个
...
@@ -24,7 +24,7 @@ PP-Structurev2在PP-Structurev1的基础上进一步改进,主要有以下3个
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**系统功能升级**
:新增图像矫正和版面复原模块,图像转word/pdf、关键信息抽取能力全覆盖!
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**系统功能升级**
:新增图像矫正和版面复原模块,图像转word/pdf、关键信息抽取能力全覆盖!
*
**系统性能优化**
:
*
**系统性能优化**
:
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版面分析:发布轻量级版面分析模型,速度提升
**1
2倍**
,平均CPU耗时仅需
**70
ms**
!
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版面分析:发布轻量级版面分析模型,速度提升
**1
1倍**
,平均CPU耗时仅需
**41
ms**
!
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表格识别:设计3大优化策略,预测耗时不变情况下,模型精度提升
**6%**
。
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表格识别:设计3大优化策略,预测耗时不变情况下,模型精度提升
**6%**
。
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关键信息抽取:设计视觉无关模型结构,语义实体识别精度提升
**2.8%**
,关系抽取精度提升
**9.1%**
。
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关键信息抽取:设计视觉无关模型结构,语义实体识别精度提升
**2.8%**
,关系抽取精度提升
**9.1%**
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**中文场景适配**
:完成对版面分析与表格识别的中文场景适配,开源
**开箱即用**
的中文场景版面结构化模型!
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**中文场景适配**
:完成对版面分析与表格识别的中文场景适配,开源
**开箱即用**
的中文场景版面结构化模型!
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@@ -54,7 +54,7 @@ PP-Structurev2系统流程图如下所示,文档图像首先经过图像矫正
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@@ -54,7 +54,7 @@ PP-Structurev2系统流程图如下所示,文档图像首先经过图像矫正
最终,与PP-Structurev1相比:
最终,与PP-Structurev1相比:
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版面分析模型参数量减少95.6%,推理速度提升1
2
倍,精度提升0.4%;
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版面分析模型参数量减少95.6%,推理速度提升1
1
倍,精度提升0.4%;
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表格识别预测耗时不变,模型精度提升6%,端到端TEDS提升2%;
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表格识别预测耗时不变,模型精度提升6%,端到端TEDS提升2%;
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关键信息抽取模型速度提升2.8倍,语义实体识别模型精度提升2.8%;关系抽取模型精度提升9.1%。
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关键信息抽取模型速度提升2.8倍,语义实体识别模型精度提升2.8%;关系抽取模型精度提升9.1%。
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