114514 / docs /zh_cn /algorithm /formula_detection.rst
SFEREWQW's picture
Upload 395 files
18e4106 verified
.. _algorithm_formula_detection:
====================
公式检测算法
====================
简介
====================
公式检测是针对给定的输入图像,检测出图像中所有包含公式的位置(包含行内公式和行间公式)
.. note::
公式检测实际上属于布局检测子任务,但由于公式检查的复杂性,我们建议使用单独的公式检测模型解耦。
这样通常使得数据标注更加方便,且公式检测效果也更好。
模型使用
====================
在配置好环境的情况下,直接执行 ``scripts/formula_detection.py`` 即可运行布局检测算法脚本。
.. code:: shell
$ python scripts/formula_detection.py --config configs/formula_detection.yaml
模型配置
--------------------
.. code:: yaml
inputs: assets/demo/formula_detection
outputs: outputs/formula_detection
tasks:
formula_detection:
model: formula_detection_yolo
model_config:
img_size: 1280
conf_thres: 0.25
iou_thres: 0.45
batch_size: 1
model_path: models/MFD/yolov8/weights.pt
visualize: True
- inputs/outputs: 分别定义输入文件路径和可视化输出目录
- tasks: 定义任务类型,当前只包含一个公式检测任务
- model: 定义具体模型类型: 当前仅提供YOLO公式检测模型
- model_config: 定义模型配置
- img_size: 定义图像长边大小,短边会根据长边等比例缩放
- conf_thres: 定义置信度阈值,仅检测大于该阈值的目标
- iou_thres: 定义IoU阈值,去除重叠度大于该阈值的目标
- batch_size: 定义批量大小,推理时每次同时推理的图像数,一般情况下越大推理速度越快,显卡越好该数值可以设置的越大
- model_path: 模型权重路径
- visualize: 是否对模型结果进行可视化,可视化结果会保存在outputs目录下。
多样化输入支持
--------------------
PDF-Extract-Kit中的公式检测脚本支持 ``单个图像````只包含图像文件的目录````单个PDF文件````只包含PDF文件的目录`` 等输入形式。
.. note::
根据自己实际数据形式,修改 ``configs/formula_detection.yaml`` 中 ``inputs`` 的路径即可
- 单个图像: path/to/image
- 图像文件夹: path/to/images
- 单个PDF文件: path/to/pdf
- PDF文件夹: path/to/pdfs
.. note::
当使用PDF作为输入时,需要将 ``formula_detection.py`` 中的 ``predict_images`` 修改为 ``predict_pdfs`` 。
.. code:: python
# for image detection
detection_results = model_formula_detection.predict_images(input_data, result_path)
.. code:: python
# for pdf detection
detection_results = model_formula_detection.predict_pdfs(input_data, result_path)
可视化结果查看
--------------------
当config文件中 ``visualize`` 设置为 ``True`` 时,可视化结果会保存在 ``outputs/formula_detection`` 目录下。
.. note::
可视化可以方便对模型结果进行分析,但当进行大批量任务时,建议关掉可视化(设置 ``visualize`` 为 ``False`` ),减少内存和磁盘占用。