🚀 TF-ID:学术论文的表格/图标识符
TF-ID(Table/Figure IDentifier)是一系列目标检测模型,由胡逸飞创建,用于提取学术论文中的表格和图。该模型具有强大的识别能力,能精准定位论文中的表格和图,为学术研究和文献处理提供了高效的解决方案。
🚀 快速开始
使用以下代码开始使用该模型:
import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("yifeihu/TF-ID-base", trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("yifeihu/TF-ID-base", trust_remote_code=True)
prompt = "<OD>"
url = "https://huggingface.co/yifeihu/TF-ID-base/resolve/main/arxiv_2305_10853_5.png?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt")
generated_ids = model.generate(
input_ids=inputs["input_ids"],
pixel_values=inputs["pixel_values"],
max_new_tokens=1024,
do_sample=False,
num_beams=3
)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=False)[0]
parsed_answer = processor.post_process_generation(generated_text, task="<OD>", image_size=(image.width, image.height))
print(parsed_answer)
要可视化结果,请参阅本教程笔记本以获取更多详细信息。
✨ 主要特性
- TF-ID(Table/Figure IDentifier)是一系列经过微调的目标检测模型,用于提取学术论文中的表格和图。
- 有四个版本可供选择,能满足不同需求:
- TF-ID-base[HF]:0.23B,可提取表格/图及其标题文本。
- TF-ID-large[HF](推荐):0.77B,可提取表格/图及其标题文本。
- TF-ID-base-no-caption[HF]:0.23B,可提取表格/图,不包含标题文本。
- TF-ID-large-no-caption[HF](推荐):0.77B,可提取表格/图,不包含标题文本。
- 所有TF-ID模型均从microsoft/Florence - 2的检查点进行微调。
- 模型使用来自Hugging Face Daily Papers的论文进行微调,所有边界框均经过人工手动标注和检查。
- 以单页学术论文的图像作为输入,返回给定页面中所有表格和图的边界框。
- TF-ID-base和TF-ID-large会在表格/图及其标题文本周围绘制边界框。
- TF-ID-base-no-caption和TF-ID-large-no-caption会在表格/图周围绘制边界框,但不包含标题文本。
📚 详细文档
模型概述
TF-ID(Table/Figure IDentifier)是由胡逸飞创建的一系列目标检测模型,用于提取学术论文中的表格和图。它有四个版本,具体信息如下:
模型 |
模型大小 |
模型描述 |
TF-ID-base[HF] |
0.23B |
提取表格/图及其标题文本 |
TF-ID-large[HF](推荐) |
0.77B |
提取表格/图及其标题文本 |
TF-ID-base-no-caption[HF] |
0.23B |
提取表格/图,不包含标题文本 |
TF-ID-large-no-caption[HF](推荐) |
0.77B |
提取表格/图,不包含标题文本 |
所有TF-ID模型均从microsoft/Florence - 2的检查点进行微调。
训练相关
基准测试
在训练数据集之外的论文页面上对模型进行了测试,这些论文是Hugging Face每日论文的一个子集。正确输出定义为模型为给定页面中的每个表格/图绘制正确的边界框。
含标题文本模型
模型 |
总图像数 |
正确输出数 |
成功率 |
TF-ID-base[HF] |
258 |
251 |
97.29% |
TF-ID-large[HF] |
258 |
253 |
98.06% |
不含标题文本模型
模型 |
总图像数 |
正确输出数 |
成功率 |
TF-ID-base-no-caption[HF] |
261 |
253 |
96.93% |
TF-ID-large-no-caption[HF] |
261 |
254 |
97.32% |
根据不同的用例,一些“不正确”的输出可能仍然完全可用。例如,模型为一个包含两个子组件的图绘制了两个边界框。
目标检测结果格式
{'<OD>': {'bboxes': [[x1, y1, x2, y2], ...], 'labels': ['label1', 'label2', ...]} }
BibTex和引用信息
@misc{TF-ID,
author = {Yifei Hu},
title = {TF-ID: Table/Figure IDentifier for academic papers},
year = {2024},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/ai8hyf/TF-ID}},
}
📄 许可证
本项目采用MIT许可证,详情请见许可证链接。