Rapid Layout

 

文档版面分析 - 定位标题、段落、表格与图片等版面元素

 

📝 简介

Rapid Layout 汇集全网开源的版面分析能力，对文档类图像（论文截图、研报等）进行分析，定位其中的类别与位置，如标题、段落、表格、图片等版面元素。

支持场景概览： 支持表格、中文、英文、论文、研报及通用版面等多种类型，内置 PP 系列、YOLOv8 系列以及推荐的 DocLayout-YOLO 等模型。不同场景版面差异较大，暂无单一模型覆盖所有场景；若业务效果不佳，建议自建训练集微调。完整模型列表与下载见文档站。

如果您觉得本仓库对您有帮助，欢迎给个 ⭐ 支持一下。

🎥 效果展示

🛠️ 安装

pip install rapid-layout onnxruntime

📋 使用

from rapid_layout import RapidLayout

layout_engine = RapidLayout()

img_path = "https://raw.githubusercontent.com/RapidAI/RapidLayout/718b60e927ab893c2fad67c98f753b2105a6f421/tests/test_files/layout.jpg"
results = layout_engine(img_path)
print(results)

results.vis("layout_res.png")

终端运行：rapid_layout test_images/layout.png

📚 文档

完整文档（安装、使用方式、模型列表、GPU/NPU 配置、参考项目等）请移步：Rapid Layout 文档

📋 更新日志

版本更新与发布说明请查看：Releases。

🙏 致谢

• DocLayout-YOLO
• PaddleOCR 版面分析
• 360LayoutAnalysis
• ONNX-YOLOv8-Object-Detection
• ChineseDocumentPDF

🤝 贡献指南

欢迎通过 Issue 反馈问题与建议，或通过 Pull Request 参与代码与文档贡献。完整流程请参阅：贡献指南。

🎖 贡献者

📜 引用

若该项目对您的研究有帮助，可考虑引用：

@misc{RapidLayout,
    title={{Rapid Layout}: Document Layout Analysis},
    author={RapidAI Team},
    howpublished = {\url{https://github.com/RapidAI/RapidLayout}},
    year={2024}
}

⭐️ Star history

⚖️ 开源许可证

本项目采用 Apache 2.0 license 开源许可证。