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Github 地址：https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit

整体介绍

PDF文档中包含大量知识信息，例如文本、表格、图像、公式等。此外，PDF的文档布局也相当复杂，页眉、页脚、表格标题、图片标题等等，提取高质量的PDF内容并非易事。将PDF内容提取工作进行拆解：

布局检测：使用LayoutLMv3模型进行区域检测，如图像，表格,标题,文本等；
公式检测：使用YOLOv8进行公式检测，包含行内公式和行间公式；
公式识别：使用UniMERNet进行公式识别；
光学字符识别：使用PaddleOCR进行文本识别；

注意：由于文档类型的多样性，现有开源的布局检测和公式检测很难处理多样性的PDF文档，为此内容采集多样性数据进行标注和训练，使得在各类文档上取得精准的检测效果，细节参考布局检测和公式检测部分。
对于公式识别，UniMERNet方法可以媲美商业软件，在各种类型公式识别上均匀很高的质量。
对于OCR，我们采用PaddleOCR，对中英文OCR效果不错。

PDF内容提取框架如下图所示

在这里插入图片描述

PDF-Extract-Kit输出格式

{"layout_dets": [    # 页中的元素{"category_id": 0, # 类别编号， 0~9，13~15"poly": [136.0, # 坐标为图片坐标，需要转换回pdf坐标, 顺序是 左上-右上-右下-左下的x,y坐标781.0,340.0,781.0,340.0,806.0,136.0,806.0],"score": 0.69,   # 置信度"latex": ''      # 公式识别的结果，只有13,14有内容，其他为空，另外15是ocr的结果，这个key会换成text},...],"page_info": {         # 页信息：提取bbox时的分辨率大小，如果有缩放可以基于该信息进行对齐"page_no": 0,      # 页数"height": 1684,    # 页高"width": 1200      # 页宽}
}

其中category_id(类别)包含的类型如下：

{0: 'title',              # 标题1: 'plain text',         # 文本2: 'abandon',            # 包括页眉页脚页码和页面注释3: 'figure',             # 图片4: 'figure_caption',     # 图片描述5: 'table',              # 表格6: 'table_caption',      # 表格描述7: 'table_footnote',     # 表格注释8: 'isolate_formula',    # 行间公式（这个是layout的行间公式，优先级低于14）9: 'formula_caption',    # 行间公式的标号13: 'inline_formula',    # 行内公式14: 'isolated_formula',  # 行间公式15: 'ocr_text'}              # ocr识别结果

效果展示

结合多样性PDF文档标注，训练了鲁棒的布局检测和公式检测模型。在论文、教材、研报、财报等多样性的PDF文档上，pipeline都能得到准确的提取结果，对于扫描模糊、水印等情况也有较高鲁棒性。
请添加图片描述

使用教程

环境安装 (Linux)

conda create -n pipeline python=3.10pip install -r requirements.txtpip install --extra-index-url https://miropsota.github.io/torch_packages_builder detectron2==0.6+pt2.3.1cu121

安装完环境后，可能会遇到一些版本冲突导致版本变更，如果遇到了版本相关的报错，可以尝试下面的命令重新安装指定版本的库。

pip install pillow==8.4.0

除了版本冲突外，可能还会遇到torch无法调用的错误，可以先把下面的库卸载，然后重新安装cuda12和cudnn。

pip uninstall nvidia-cusparse-cu12

运行提取脚本

python pdf_extract.py --pdf data/pdfs/ocr_1.pdf

参数解释：

pdf ：待处理的pdf文件，如果传入一个文件夹，则会处理文件夹下的所有pdf文件。
output：处理结果保存的路径，默认是"output"
vis： 是否对结果可视化，是则会把检测的结果可视化出来，主要是检测框和类别
render：是否把识别得的结果渲染出来，包括公式的latex代码，以及普通文本，都会渲染出来放在检测框中。注意：此过程非常耗时，另外也需要提前安装xelatex和imagemagic。