利用yolov8对中文文档图片进行版面检测

yolov8 is used to detect the layout of Chinese document images

模型下载、训练及推理

本项目根据开源中文版面数据CDLA ，利用yolov8训练两个模型8mpt与8npt，

CDLA是一个中文文档版面分析数据集，面向中文文献类（论文）场景。包含以下10个label：

正文	标题	图片	图片标题	表格	表格标题	页眉	页脚	注释	公式
Text	Title	Figure	Figure caption	Table	Table caption	Header	Footer	Reference	Equation

8mpt模型与8npt模型下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1YakM5AYrakoG9hYN-w7mJw

提取码：j2za

训练：

from ultralytics import YOLO

def train_model():
    # 加载模型
    print('model load。。。')
    model = YOLO("8npt/best.pt")  # 加载模型
    print('model load completed。。。')
    #使用模型
    model.train(data="img-layout.yaml", epochs=300, device=1)# , lr0=0.0001)  # 训练模型
    metrics = model.val()  # 在验证集上评估模型性能

8npt

8mpt

推理：

from ultralytics import YOLO
def infer():
    model = YOLO('8npt/best.pt')
    results = model('img.jpg')
    print(results[0].plot())
    cv2.imwrite('result.png', results[0].plot())

contact

1、github：https://github.com/jiangnanboy

2、博客：https://www.cnblogs.com/little-horse/

3、邮件:2229029156@qq.com

reference

https://github.com/ultralytics/ultralytics

https://github.com/buptlihang/CDLA