更新于：2024-05-18 15:00
一、引言
上图所示，本篇文章主要对第三个处理单元的版面分析进行介绍，在 文档结构化解析 文章中就提到了多种方案，今天主要对《基于算法的通用文档解析实现》进行讨论。
这里所指的算法是深度学习的算法（CV方向），依靠深度学习的训练的模型在”通用”场景下能得到较满意的效果。而通过深度学习训练的模型进行文档版面识别的方法，已经成为当下版面解析的主流的方向。随着预训练模型的流行，深度神经网络的效果也逐渐提升。
主流的深度学习算法主要是目标检测算法、图像分割算法，通过将文档版面中对区域分类后再进行后续步骤处理。目标检测算法，主要是指从图像中识别出所需结果区域的过程，在对文档进行版面分析的需求中还是比较适用的。图像分割算法，是对输入图像中的像素区域打上类别标签的过程，因为是对像素进行区域分割识别，不会出现目标检测算法对识别结果出现区域重叠现象。下面我们会对这几种算法模型进行详细的介绍。
二、算法介绍
1、Faster R-CNN
Faster R-CNN由Ross B.Girshick于 2016 年提出，是一种基于深度学习的目标检测算法模型。它通过引入区域提议网络（Region Proposal Network，RPN）和区域分类网络（Region Classification Network）的结构，实现了端到端的目标检测任务。Faster R-CNN通过首先生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类和定位，从而实现高效而准确的目标检测。在结构上它能将目标检测任务需要的特征抽取、边框回归、分类等各个步骤都聚合在一个网络结构中，还创造性地使用RPN替代先前的区域搜索，模型识别速度不仅快，而且效果也好。
2、YOLO
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi开发。YOLO于 2015 年推出，因其高速度和高精确度而迅速受到欢迎，下面是各版本简介。
2016年：发布的 YOLOv2 通过纳入批量归一化、锚框和维度集群改进了原始模型。
2018年：推出的 YOLOv3 使用更高效的骨干网络、多锚和空间金字塔池进一步增强了模型的性能。
YOLOv4 于 2020 年发布，引入了 Mosaic 数据增强、新的无锚检测头和新的损失函数等创新技术。
YOLOv5 进一步提高了模型的性能，并增加了超参数优化、集成实验跟踪和自动导出为常用导出格式等新功能。
YOLOv6 于 2022 年由美团开源，目前已用于该公司的许多自主配送机器人。
YOLOv7 增加了额外的任务，如 COCO 关键点数据集的姿势估计。
YOLOv8 是 YOLO 的最新版本，由 Ultralytics 提供。YOLOv8 支持全方位的视觉 AI 任务，包括检测、分割、姿态估计、跟踪和分类。
目前有不少公司在通过 YOLOv5 版本进行文档版面分析，它是一种单阶段目标检测算法。相较于传统的两阶段检测方法，YOLOv5具有更高的检测速度和更好的性能，而且模型可以做到数据增强、一致输入图像大小、最小化无消息黑框、类别平衡、模型压缩和加速等操作。
优点：
1、高速度：YOLOv5 采用单一的神经网络模型，可以实现快速的目标检测，适用于实时应用场景。
2、高性能：YOLOv5 在保持高速度的同时，具备良好的检测精度，可以实现准确的目标检测和实例分割。
3、简单易用：YOLOv5 提供了一系列预训练模型和训练代码，使用起来非常简单，适合快速搭建和部署。
缺点：
1、泛化能力有限：YOLOv5 在特定数据集上表现出色，但在一些特殊场景或复杂环境下，其泛化能力可能会受到影响。
2、需大量数据集：YOLOv5 的性能很大程度上依赖于训练数据的质量和数量，需要大量的标注数据进行训练，才能获得良好的检测效果。
3、针对小目标检测仍有挑战：与其他目标检测算法相比，YOLOv5 在小目标检测方面仍然存在一定挑战，特别是在高分辨率图像上的检测效果可能不如预期。
总结：YOLOv5 是一种快速、简单且性能良好的目标检测算法，模型也能很好的支持重叠目标的区域检查，适用于识别文档中的图像、水印、印章这类元素进行识别。
3、Detectron2
Detectron2 是Facebook AI Research团队开发的一款用于目标检测、实例分割和物体关键点检测的深度学习算法框架。它是Detectron框架的升级版本，基于 PyTorch 深度学习库，提供了一系列强大的模型和工具。其中对于Mask R-CNN模型在文档对版面识别效果上，还是比较亮眼的(获得2017年的 ICCV 的 best paper)。
Mask R-CNN 在Faster R-CNN的基础上增加了一个用于生成目标掩码的分支，从而实现了目标检测和实例分割的联合任务。通过在模型中引入额外的object mask输出，Mask R-CNN可以将目标检测任务转化为图像分割的输出，实现对目标的像素级别预测。同时Mask R-CNN中使用的ROIAlign模块取代了Faster R-CNN中的ROI Pooling，提高了像素级别预测的精度。ROIAlign操作能够更准确地对齐特征图中的区域，避免了信息的损失，有利于生成精确的目标掩码。在Mask R-CNN的架构中，目标检测和图像分割任务是并发进行的，这种设计使得模型能够同时实现目标检测和实例分割，提高了效率和准确性。
下面给出Mask R-CNN模型的优缺点：
优点：
1、精确的实例分割：能够生成目标的像素级别掩码，实现精确的实例分割。
2、多任务学习：同时处理目标检测和实例分割任务，提高了模型的效率和性能。
3、灵活性：可以适用于多种场景和数据集，具有较强的泛化能力。
4、广泛应用：在许多计算机视觉领域得到广泛应用，如物体识别、医学图像分析等。
缺点：
1、计算开销较大：由于需要同时进行目标检测和实例分割，模型的计算和存储开销较大。
2、模型复杂度高：模型结构相对复杂，需要大量的训练数据和计算资源进行训练和调优。
3、处理速度较慢：相比于单一任务的模型，处理速度较慢，不太适合实时应用场景。
总结：Mask R-CNN 模型在实例分割任务不仅能够生成精确的目标掩码，同时还能实现目标检测的功能。由于模型的复杂性和计算开销较大，需要在实际应用中权衡其性能和效率。在处理精细化的图像分割任务时具有优势，但处理速度方面有待提升。
4、GCN
GCN(Graph Convolutional Network)可以将文档表示为图结构，其中节点代表文档中的元素（如段落、标题、图像等），边表示元素之间的关系（如文本间的关联、图像与文本的关系等），然后利用 GCN 算法学习节点的特征表示，从而实现对文档的版面分析和解析。
通过GCN算法可以进行结构化信息提取（可以从文档的结构化信息中提取有用的特征，例如识别文本段落、标题、图像等元素，并分析它们之间的关系）、语义理解（通过学习节点之间的关联性，GCN 可以实现对文档的语义理解，例如识别文本段落的主题、图像的内容等）、版面分析（可以帮助理解文档的整体版面结构，包括页面布局、元素排列等，从而实现对文档版面的解析和分析）。
优点：
1、综合性：GCN 能够综合考虑文档中各个元素之间的关系，从而提高版面解析的准确性和鲁棒性。
2、适应性：GCN 算法灵活适用于不同类型的文档和版面结构，具有较好的泛化能力。
3、语义理解：通过学习节点之间的关联性，GCN 可以实现对文档的语义理解，提高了版面解析的效果。
缺点：
1、计算复杂度高：GCN 算法涉及图结构的建模和节点特征的学习，计算复杂度较高，需要消耗大量计算资源。
2、依赖数据质量：GCN 的性能很大程度上取决于输入数据的质量和标注，需要大量的标注数据进行训练和调优。
三、代码演示
下面通过一个开源库给大家演示一下，layout-parser ，它是一个基于Detectron2的开源模型，可以识别文档中的文本、标题、列表、表格和图像，并生成对应的布局信息。
import numpy as np
import cv2
import layoutparser as lp
image = cv2.imread('./paper-image.jpg')
image = image[..., ::-1]
config_path = 'lp://PubLayNet/tf_efficientdet_d0/config'
model = lp.Detectron2LayoutModel(
config_path='./config.yml',
model_path='./model_final.pth',
extra_config=["MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST", 0.8],
label_map={0: "Text", 1: "Title", 2: "List", 3: "Table", 4: "Figure"}
)
layout = model.detect(image)
drawn_image = lp.draw_box(image, layout, box_width=3)
drawn_image = cv2.cvtColor(np.array(drawn_image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imwrite('./paper-image-detected.jpg', drawn_image)
由于网络问题，现将相关配置文件和模型下载本地后再指定路径加载使用。安装教程请参考 官方文档 的说明。下图是在我机器上跑出的结果，和官方结果基本一致。
当获取到相关元素坐标区域后，针对不同元素区域再进行后续处理（表格解析、段落分析、图像解析等），最后生成完整的文档结构用于后续业务使用。
更新补充(2024-08-08)，最近由上海人工智能实验室OpenDataLab团队在 github 上开源了的 PDF-Extract-Kit 中借助了 layoutlmv3 模型进行版面识别，抽取了其中版面识别的相关代码进行测试效果。
from modules.extract_pdf import load_pdf_fitz
from modules.layoutlmv3.model_init import Layoutlmv3_Predictor
img_list = load_pdf_fitz('/**/MinerU/demo/demo1.pdf', dpi=200)
layout_model = Layoutlmv3_Predictor('/**/PDF-Extract-Kit/models/Layout/model_final.pth')
layout_res = layout_model(img_list[0], ignore_catids=[])
模型下载请参考仓库的 README 即可，我按教程在 mac 机器的 cpu 环境跑了起来，跑了一张下面的效果图。由于模型是官方训练过的，测了一些研报效果也不错。对于版面类型不符合自己要求的，可以重新标注数据并调整标签信息再训练。
四、小结
上面我们介绍了CV方向算法的通用文档解析技术，通过分析文档的结构和内容，实现对文档的解析和理解，通过开源的layout-parser给大家介绍了算法使用场景。当落实到中文文档场景下，还需投入更多人力来（标注数据、训练模型）提升效果，达到企业级应用门槛。国产的百度模型 PaddleOCR ，我们也可以参考使用的。但文档结构化解析单纯从CV方向也不是可取的，还需要结合NLP方向的模型，比如BERT等，才能实现更全的文档解析。
