ERNIE-Layout是百度提出的跨模态文档理解模型,依托文心ERNIE,基于布局知识增强技术,融合文本、图像、布局等信息进行联合建模,能够对多模态文档(如文档图片、PDF文件、扫描件等)进行深度理解与分析,为各类上层应用提供SOTA模型底座。 主要创新 目的:增加Layout信息以及更好的组合文本(Text)、图像(Image)、布局(Layout)的特...
给定一篇文档,ERNIE-Layout会利用布局知识重新排列标记序列,并从视觉编码器中提取视觉特征。文本和布局嵌入通过线性投影组合为文本特征,对视觉嵌入也执行类似操作。接下来,这些特征被连接起来,并输入到堆叠的多模态Transformer层中,该层配备了空间感知解耦注意力机制。 序列化模块 受人类阅读习惯的启发,我们采用Document-Par...
考虑到不同粒度元素(片段、段落)关系对文档理解的重要性,文心ERNIE-mmLayout 在文心ERNIE-Layout 的基础上,引入基于GNN 的多粒度、多模态 Transformer 层,实现文档图聚合表示(Document Graph Aggregation),最终,在多个信息抽取任务上以更少的模型参数量超过SOTA成绩,相关...
ERNIE-Layout作为一种新兴的跨模态文档理解模型,凭借其独特的技术创新和实际应用价值,在自然语言处理领域取得了显著成果。随着技术的不断进步,我们有理由相信,ERNIE-Layout将在未来发挥更加重要的作用,推动NLP技术的发展和应用。 总之,ERNIE-Layout为跨模态文档理解提供了新的思路和方法。通过深入了解其工作原理和技术创新...
近期,百度文档智能团队基于多语言跨模态布局增强的文档智能大模型文心 ERNIE-Layout,刷新了五类11项文档智能任务效果。▲ 百度文档智能技术指标 继文心 ERNIE-Layout1.0 后,文心 ERNIE-Layout 再次登顶 DocVQA 榜单,并成为榜单首个突破90分大关的技术方案[1]。同时,基于文心 ERNIE-Layout 的开放文档抽取问答模型 Doc...
ERNIE-Layout 以世界领先的语义理解模型 ERNIE 为底座，创新提出布局知识增强技术，对文本、图像、布局等信息进行联合建模，取得该任务的世界最好水平，缩小了机器在文档理解能力上与人类的差距。世界首创的布局知识增强文档理解模型 ERNIE-Layout 对文档理解来说，文档中的文字阅读顺序至关重要，目前主流的基于 OCR（...
自定义数据集,基于 ERNIE-Layout 的 Document Image Classification任务进行图像文档分类 kazeMace 1枚 BML Codelab 2.4.0 Python3 深度学习 2022-11-03 09:08:56 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 1.0 2022-11-09 15:57:45 请选择预览文件 准备工作 创建数据集 训练模型 导出模型 模型推理 模型推理 ...
ERNIE-Layout以文心文本大模型ERNIE为底座,融合文本、图像、布局等信息进行跨模态联合建模,创新性引入布局知识增强,提出阅读顺序预测、细粒度图文匹配等自监督预训练任务,升级空间解偶注意力机制,在各数据集上效果取得大幅度提升,相关资料可以参考ERNIE-Layout: Layout-Knowledge Enhanced Multi-modal Pre-training for Docu...
ERNIE-Layout之所以能刷新DocVQA任务记录,一定程度上得益于它的技术基底——文心ERNIE。文心ERNIE是百度自研的语义理解模型,自诞生一来,已经刷新数十个世界权威榜单记录、横扫多项业界大奖。此次,研究人员创新性地基于文心ERNIE推出布局知识增强技术,对文本、图像、布局等信息进行联合建模,真正缩小了AI在文档理解能力上与人...
bug描述 Describe the Bug paddle版本:2.6.1 模型: ernie_layout 基于cpu推理报错,gpu上推理也存在类型的问题,复现代码如下所示: import paddle import numpy as np import argparse import cv2 from paddle.inference import Config from paddle.inference import cre