From 461ef27affe518bafb58e80e8cc243bae5df79d3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: WenmuZhou <572459439@qq.com> Date: Sat, 12 Feb 2022 07:56:32 +0000 Subject: [PATCH] update dpcs --- ppstructure/README.md | 28 +++++--- ppstructure/README_ch.md | 25 ++++--- .../docs/{model_list.md => models_list.md} | 45 +++++++++++-- ppstructure/vqa/README.md | 65 ++++++++++++++----- 4 files changed, 123 insertions(+), 40 deletions(-) rename ppstructure/docs/{model_list.md => models_list.md} (52%) diff --git a/ppstructure/README.md b/ppstructure/README.md index b4c1ec8d..99ee283f 100644 --- a/ppstructure/README.md +++ b/ppstructure/README.md @@ -13,6 +13,9 @@ English | [简体中文](README_ch.md) - [6.1.2 Table recognition](#612-table-recognition) - [6.2 DOC-VQA](#62-doc-vqa) - [7. Model List](#7-model-list) + - [7.1 Layout analysis model](#71-layout-analysis-model) + - [7.2 OCR and table recognition model](#72-ocr-and-table-recognition-model) + - [7.3 DOC-VQA model](#73-doc-vqa-model) @@ -23,6 +26,7 @@ PP-Structure is an OCR toolkit that can be used for document analysis and proces ## 2. Update log +* 2022.02.12 DOC-VQA add LayoutLMv2 model。 * 2021.12.07 add [DOC-VQA SER and RE tasks](vqa/README.md)。 @@ -115,28 +119,34 @@ Document Visual Question Answering (DOC-VQA) if a type of Visual Question Answer ## 7. Model List -PP-Structure系列模型列表（更新中） +PP-Structure Series Model List (Updating) -* Layout analysis model + + + +### 7.1 Layout analysis model |model name|description|download| | --- | --- | --- | | ppyolov2_r50vd_dcn_365e_publaynet | The layout analysis model trained on the PubLayNet dataset can divide image into 5 types of areas **text, title, table, picture, and list** | [PubLayNet](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/model/layout-parser/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_publaynet.tar) | + -* OCR and table recognition model +### 7.2 OCR and table recognition model |model name|description|model size|download| | --- | --- | --- | --- | -|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_det|Slim pruned lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection|2.6M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_prune_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_prune_infer.tar) | -|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_rec|Slim pruned and quantized lightweight model, supporting Chinese, English and number recognition|6M|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_train.tar) | -|en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure|Table structure prediction of English table scene trained on PubLayNet dataset|[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar) | +|ch_PP-OCRv2_det_slim|Slim quantization with distillation lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text detection| 3M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar)| +|ch_PP-OCRv2_rec_slim|Slim qunatization with distillation lightweight model, supporting Chinese, English, multilingual text recognition| 9M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_train.tar) | +|en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure|Table structure prediction of English table scene trained on PubLayNet dataset| 18.6M |[inference model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar) / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar) | + + -* DOC-VQA model +### 7.3 DOC-VQA model |model name|description|model size|download| | --- | --- | --- | --- | -|PP-Layout_v1.0_ser_pretrained|SER model trained on xfun Chinese dataset based on LayoutXLM|1.4G|[inference model coming soon]() / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained.tar) | -|PP-Layout_v1.0_re_pretrained|RE model trained on xfun Chinese dataset based on LayoutXLM|1.4G|[inference model coming soon]() / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/PP-Layout_v1.0_re_pretrained.tar) | +|ser_LayoutXLM_xfun_zhd|SER model trained on xfun Chinese dataset based on LayoutXLM|1.4G|[inference model coming soon]() / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar) | +|re_LayoutXLM_xfun_zh|RE model trained on xfun Chinese dataset based on LayoutXLM|1.4G|[inference model coming soon]() / [trained model](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh) | If you need to use other models, you can download the model in [PPOCR model_list](../doc/doc_en/models_list_en.md) and [PPStructure model_list](./docs/model_list.md) diff --git a/ppstructure/README_ch.md b/ppstructure/README_ch.md index a449028d..974fc40e 100644 --- a/ppstructure/README_ch.md +++ b/ppstructure/README_ch.md @@ -13,6 +13,9 @@ - [6.1.2 表格识别](#612-表格识别) - [6.2 DOC-VQA](#62-doc-vqa) - [7. 模型库](#7-模型库) + - [7.1 版面分析模型](#71-版面分析模型) + - [7.2 OCR和表格识别模型](#72-ocr和表格识别模型) + - [7.2 DOC-VQA 模型](#72-doc-vqa-模型) @@ -22,7 +25,8 @@ PP-Structure是一个可用于复杂文档结构分析和处理的OCR工具包 ## 2. 近期更新 -* 2021.12.07 新增DOC-[VQA任务SER和RE](vqa/README.md)。 +* 2022.02.12 DOC-VQA增加LayoutLMv2模型。 +* 2021.12.07 新增[DOC-VQA任务SER和RE](vqa/README.md)。 @@ -113,27 +117,30 @@ DOC-VQA指文档视觉问答，其中包括语义实体识别 (Semantic Entity R PP-Structure系列模型列表（更新中） -* 版面分析模型 + + +### 7.1 版面分析模型 |模型名称|模型简介|下载地址| | --- | --- | --- | | ppyolov2_r50vd_dcn_365e_publaynet | PubLayNet 数据集训练的版面分析模型，可以划分**文字、标题、表格、图片以及列表**5类区域 | [PubLayNet](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/model/layout-parser/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_publaynet.tar) | + -* OCR和表格识别模型 +### 7.2 OCR和表格识别模型 |模型名称|模型简介|模型大小|下载地址| | --- | --- | --- | --- | -|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_det|slim裁剪版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_prune_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_prune_infer.tar) | -|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_rec|slim裁剪量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别|6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_train.tar) | +|ch_PP-OCRv2_det_slim|【最新】slim量化+蒸馏版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测| 3M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar)| +|ch_PP-OCRv2_rec_slim|【最新】slim量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别| 9M |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_train.tar) | |en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure|PubLayNet数据集训练的英文表格场景的表格结构预测|18.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar) | -* DOC-VQA 模型 +### 7.2 DOC-VQA 模型 |模型名称|模型简介|模型大小|下载地址| | --- | --- | --- | --- | -|PP-Layout_v1.0_ser_pretrained|基于LayoutXLM在xfun中文数据集上训练的SER模型|1.4G|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained.tar) | -|PP-Layout_v1.0_re_pretrained|基于LayoutXLM在xfun中文数据集上训练的RE模型|1.4G|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/PP-Layout_v1.0_re_pretrained.tar) | +|ser_LayoutXLM_xfun_zhd|基于LayoutXLM在xfun中文数据集上训练的SER模型|1.4G|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar) | +|re_LayoutXLM_xfun_zh|基于LayoutXLM在xfun中文数据集上训练的RE模型|1.4G|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh) | -更多模型下载，可以参考 [PPOCR model_list](../doc/doc_en/models_list.md) and [PPStructure model_list](./docs/model_list.md) +更多模型下载，可以参考 [PP-OCR model_list](../doc/doc_en/models_list.md) and [PP-Structure model_list](./docs/models_list.md) diff --git a/ppstructure/docs/model_list.md b/ppstructure/docs/models_list.md similarity index 52% rename from ppstructure/docs/model_list.md rename to ppstructure/docs/models_list.md index baec2a2f..4f6a4fff 100644 --- a/ppstructure/docs/model_list.md +++ b/ppstructure/docs/models_list.md @@ -1,5 +1,18 @@ + +- [Model List](#model-list) + - [1. LayoutParser 模型](#1-layoutparser-模型) + - [2. OCR和表格识别模型](#2-ocr和表格识别模型) + - [2.1 OCR](#21-ocr) + - [2.2 格识别模型](#22-格识别模型) + - [3. VQA模型](#3-vqa模型) + - [4. KIE模型](#4-kie模型) + + + # Model List + + ## 1. LayoutParser 模型 |模型名称|模型简介|下载地址| @@ -8,27 +21,45 @@ | ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_word | TableBank Word 数据集训练的版面分析模型，只能检测表格 | [TableBank Word](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/model/layout-parser/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_word.tar) | | ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_latex | TableBank Latex 数据集训练的版面分析模型，只能检测表格 | [TableBank Latex](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/model/layout-parser/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_latex.tar) | + + ## 2. OCR和表格识别模型 + + +### 2.1 OCR + |模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址| | --- | --- | --- | --- | -|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_det|slim裁剪版超轻量模型，支持中英文、多语种文本检测|2.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_prune_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_prune_infer.tar) | -|ch_ppocr_mobile_slim_v2.0_rec|slim裁剪量化版超轻量模型，支持中英文、数字识别|6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_slim_train.tar) | |en_ppocr_mobile_v2.0_table_det|PubLayNet数据集训练的英文表格场景的文字检测|4.7M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_det_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_det_train.tar) | |en_ppocr_mobile_v2.0_table_rec|PubLayNet数据集训练的英文表格场景的文字识别|6.9M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_rec_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_rec_train.tar) | + +如需要使用其他OCR模型，可以在 [PP-OCR model_list](../../doc/doc_ch/models_list.md) 下载模型或者使用自己训练好的模型配置到 `det_model_dir`, `rec_model_dir`两个字段即可。 + + + +### 2.2 格识别模型 + +|模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址| +| --- | --- | --- | --- | |en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure|PubLayNet数据集训练的英文表格场景的表格结构预测|18.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar) | -如需要使用其他OCR模型，可以在 [model_list](../../doc/doc_ch/models_list.md) 下载模型或者使用自己训练好的模型配置到`det_model_dir`,`rec_model_dir`两个字段即可。 + ## 3. VQA模型 |模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址| | --- | --- | --- | --- | -|PP-Layout_v1.0_ser_pretrained|基于LayoutXLM在xfun中文数据集上训练的SER模型|1.4G|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh.tar) | -|PP-Layout_v1.0_re_pretrained|基于LayoutXLM在xfun中文数据集上训练的RE模型|1.4G|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar) | +|ser_LayoutXLM_xfun_zh|基于LayoutXLM在xfun中文数据集上训练的SER模型|1.4G|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh.tar) | +|re_LayoutXLM_xfun_zh|基于LayoutXLM在xfun中文数据集上训练的RE模型|1.4G|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar) | +|ser_LayoutLMv2_xfun_zh|基于LayoutLMv2在xfun中文数据集上训练的SER模型|778M|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutLMv2_xfun_zh.tar) | +|re_LayoutLMv2_xfun_zh|基于LayoutLMv2在xfun中文数据集上训练的RE模型|765M|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutLMv2_xfun_zh.tar) | +|ser_LayoutLM_xfun_zh|基于LayoutLM在xfun中文数据集上训练的SER模型|430M|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutLM_xfun_zh.tar) | + + -## 3. KIE模型 +## 4. KIE模型 |模型名称|模型简介|模型大小|下载地址| | --- | --- | --- | --- | -|SDMGR|关键信息提取模型|-|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/kie/kie_vgg16.tar)| +|SDMGR|关键信息提取模型|78M|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/kie/kie_vgg16.tar)| diff --git a/ppstructure/vqa/README.md b/ppstructure/vqa/README.md index 4de815af..4e804565 100644 --- a/ppstructure/vqa/README.md +++ b/ppstructure/vqa/README.md @@ -1,5 +1,25 @@ +- [文档视觉问答（DOC-VQA）](#文档视觉问答doc-vqa) + - [1. 简介](#1-简介) + - [2. 性能](#2-性能) + - [3. 效果演示](#3-效果演示) + - [3.1 SER](#31-ser) + - [3.2 RE](#32-re) + - [4. 安装](#4-安装) + - [4.1 安装依赖](#41-安装依赖) + - [4.2 安装PaddleOCR（包含 PP-OCR 和 VQA）](#42-安装paddleocr包含-pp-ocr-和-vqa) + - [5. 使用](#5-使用) + - [5.1 数据和预训练模型准备](#51-数据和预训练模型准备) + - [5.2 SER](#52-ser) + - [5.3 RE](#53-re) + - [6. 参考链接](#6-参考链接) + + # 文档视觉问答（DOC-VQA） + + +## 1. 简介 + VQA指视觉问答，主要针对图像内容进行提问和回答,DOC-VQA是VQA任务中的一种，DOC-VQA主要针对文本图像的文字内容提出问题。 PP-Structure 里的 DOC-VQA算法基于PaddleNLP自然语言处理算法库进行开发。 @@ -16,25 +36,29 @@ PP-Structure 里的 DOC-VQA算法基于PaddleNLP自然语言处理算法库进 本项目是 [LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich Document Understanding](https://arxiv.org/pdf/2104.08836.pdf) 在 Paddle 2.2上的开源实现， 包含了在 [XFUND数据集](https://github.com/doc-analysis/XFUND) 上的微调代码。 -## 1 性能 + + +## 2. 性能 我们在 [XFUN](https://github.com/doc-analysis/XFUND) 的中文数据集上对算法进行了评估，性能如下 | 模型 | 任务 | hmean | 模型下载地址 | |:---:|:---:|:---:| :---:| -| LayoutXLM | RE | 0.7483 | [链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh.tar) | | LayoutXLM | SER | 0.9038 | [链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutXLM_xfun_zh.tar) | +| LayoutXLM | RE | 0.7483 | [链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutXLM_xfun_zh.tar) | +| LayoutLMv2 | SER | 0.8544 | [链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutLMv2_xfun_zh.tar) | LayoutLMv2 | RE | 0.6777 | [链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutLMv2_xfun_zh.tar) | -| LayoutLMv2 | SER | 0.8544 | [链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutLMv2_xfun_zh.tar) | | LayoutLM | SER | 0.7731 | [链接](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutLM_xfun_zh.tar) | + - -## 2. 效果演示 +## 3. 效果演示 **注意：** 测试图片来源于XFUN数据集。 -### 2.1 SER + + +### 3.1 SER ![](../../doc/vqa/result_ser/zh_val_0_ser.jpg) | ![](../../doc/vqa/result_ser/zh_val_42_ser.jpg) ---|--- @@ -47,8 +71,9 @@ PP-Structure 里的 DOC-VQA算法基于PaddleNLP自然语言处理算法库进 在OCR检测框的左上方也标出了对应的类别和OCR识别结果。 + -### 2.2 RE +### 3.2 RE ![](../../doc/vqa/result_re/zh_val_21_re.jpg) | ![](../../doc/vqa/result_re/zh_val_40_re.jpg) ---|--- @@ -56,10 +81,13 @@ PP-Structure 里的 DOC-VQA算法基于PaddleNLP自然语言处理算法库进 图中红色框表示问题，蓝色框表示答案，问题和答案之间使用绿色线连接。在OCR检测框的左上方也标出了对应的类别和OCR识别结果。 + -## 3. 安装 +## 4. 安装 -### 3.1 安装依赖 + + +### 4.1 安装依赖 - **（1) 安装PaddlePaddle** @@ -75,8 +103,9 @@ python3 -m pip install "paddlepaddle>=2.2" -i https://mirror.baidu.com/pypi/simp ``` 更多需求，请参照[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。 + -### 3.2 安装PaddleOCR（包含 PP-OCR 和 VQA ） +### 4.2 安装PaddleOCR（包含 PP-OCR 和 VQA） - **（1）pip快速安装PaddleOCR whl包（仅预测）** @@ -100,11 +129,13 @@ git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR ```bash python3 -m pip install -r ppstructure/vqa/requirements.txt ``` + -## 4. 使用 +## 5. 使用 + -### 4.1 数据和预训练模型准备 +### 5.1 数据和预训练模型准备 如果希望直接体验预测过程，可以下载我们提供的预训练模型，跳过训练过程，直接预测即可。 @@ -127,7 +158,9 @@ wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dataset/XFUND.tar python3 ppstructure/vqa/helper/trans_xfun_data.py --ori_gt_path=path/to/json_path --output_path=path/to/save_path ``` -### 4.2 SER任务 + + +### 5.2 SER 启动训练之前，需要修改下面的四个字段 @@ -180,8 +213,9 @@ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 helper/eval_with_label_end2end.py --gt_json_path XFUND/zh_val/xfun_normalize_val.json --pred_json_path output_res/infer_results.txt ``` + -### 3.3 RE任务 +### 5.3 RE * 启动训练 @@ -226,8 +260,9 @@ python3 tools/infer_vqa_token_ser_re.py -c configs/vqa/re/layoutxlm.yml -o Archi 最终会在`config.Global.save_res_path`字段所配置的目录下保存预测结果可视化图像以及预测结果文本文件，预测结果文本文件名为`infer_results.txt`。 + -## 参考链接 +## 6. 参考链接 - LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich Document Understanding, https://arxiv.org/pdf/2104.08836.pdf - microsoft/unilm/layoutxlm, https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutxlm -- GitLab