## 一、Docling Layout模型 ### 1. **模型架构** - **基础模型**: RT-DETR (Real-Time Detection Transformer) - **架构类型**: Transformer-based目标检测 - **技术实现**: 使用HuggingFace的`AutoModelForObjectDetection`和`RTDetrImageProcessor` - **模型文件**: `beehive_v0.0.5` (约123MB) ### 2. **技术特点** - 使用SafeTensors格式存储权重 - 支持17种文档元素类别(Caption, Footnote, Formula, List-item, Page-footer, Page-header, Picture, Section-header, Table, Text, Title等) - 阈值可配置(默认0.3) - 支持批量预测 --- ## 二、PaddleX Layout模型 ### 1. **模型架构系列** 提供多个架构选择: - **PicoDet系列**: 轻量级检测模型(PicoDet-L/S/XS) - PicoDet_layout_1x: 7.4MB, mAP 86.8% - **RT-DETR系列**: - PP-DocLayout-L: 使用RT-DETR-L架构, 123. 76MB, mAP 90.4% - PP-DocLayout-M: 中等规模模型 - PP-DocLayout-S: 轻量级模型 - **PP-DocBlockLayout**: 基于RT-DETR-L, 专门用于块级布局 ### 2. **技术特点** - 基于PaddlePaddle框架 - 支持3类、17类、23类不同粒度的布局检测 - 训练数据包含中英文论文、PPT、杂志、合同、书籍、考试卷、古籍等 - 支持多硬件加速(GPU, XPU, NPU, MLU) --- ## 三、MinerU Layout模型 ### 1. **模型架构** - **主力模型**: DocLayout-YOLO (YOLOv10改进版) - **模型文件**: `doclayout_yolo_docstructbench_imgsz1280_2501.pt` - **输入尺寸**: 1280x1280 - **默认参数**: conf=0.1, iou=0.45 ### 2. **技术特点** - 基于YOLO系列的实时检测架构 - 专门针对文档布局优化 - 速度极快: 在AMD优化后可达15it/s - 相比原LayoutLMv3方案提速10倍以上 --- ## 四、多维度对比分析 ### 🏗️ **架构先进性对比** | 维度 | Docling (RT-DETR) | PaddleX (PicoDet/RT-DETR) | MinerU (DocLayout-YOLO) | |------|-------------------|---------------------------|------------------------| | **架构类型** | Transformer-based | CNN+Transformer混合 | YOLO-based (CNN) | | **检测范式** | End-to-End DETR | Anchor-free/DETR | Anchor-free YOLO | | **技术代** | 2023年(DETR最新) | 2024年(多架构) | 2025年(YOLO最新) | **先进性评价**: 1. **RT-DETR** (Docling, PaddleX): 代表Transformer在目标检测的最新应用,无需NMS后处理,推理更稳定 2. **DocLayout-YOLO** (MinerU): 在YOLO系列基础上针对文档场景深度优化,速度优势明显 3. **PicoDet**: 轻量化设计,移动端友好 ### ⚡ **性能对比** | 项目 | 模型大小 | 速度(推理时���) | 精度(mAP) | 硬件需求 | |------|---------|---------------|----------|---------| | **Docling** | 123MB | 中等 | - | CPU/GPU | | **PaddleX (PP-DocLayout-L)** | 123. 76MB | 33.59ms (GPU常规) | 90.4% | 多硬件支持 | | **PaddleX (PicoDet-L)** | 22.58MB | 更快 | 86.8% | 轻量级 | | **MinerU (DocLayout-YOLO)** | - | **极快(15it/s优化后)** | SOTA | GPU优先 | ### 🎯 **功能特性对比** #### 检测类别支持 - **Docling**: 17类(通用文档元素) - **PaddleX**: 3类/17类/23类可选(细粒度可调) - **MinerU**: 基于DocStructBench数据集训练 #### 批量处理能力 - **Docling**: ✅ 支持(predict_batch) - **PaddleX**: ✅ 支持 - **MinerU**: ✅ 支持(batch_predict, batch_size=4) #### 多语言文档支持 - **Docling**: ✅ 中英文 - **PaddleX**: ✅ 中英文+多种文档类型 - **MinerU**: ✅ 84种语言OCR配合 ### 🔧 **工程化对比** | 维度 | Docling | PaddleX | MinerU | |------|---------|---------|--------| | **框架依赖** | PyTorch + HF | PaddlePaddle | PyTorch + YOLO | | **模型格式** | SafeTensors | PaddlePaddle | PyTorch . pt | | **部署便捷性** | 中 | 高(多硬件) | 中 | | **自定义训练** | 需自行适配 | ✅ 完整训练流程 | 依赖YOLO框架 | | **集成生态** | Docling Pipeline | PaddleX全流程 | MinerU全流程 | ### 🌟 **应用场景推荐** 1. **Docling适合**: - 需要Transformer架构优势的场景 - HuggingFace生态集成 - 对推理稳定性要求高 2. **PaddleX适合**: - 需要端到端训练部署的产品 - ���硬件环境(国产芯片友好) - 需要不同精度/速度权衡的场景 3. **MinerU适合**: - 对速度要求极高的场景 - GPU资源充足的环境 - 需要最新SOTA效果 --- ## 五、架构先进性总结 ### 最先进架构判断 从**技术演进**角度: 1. **Transformer-based (RT-DETR)**: 代表目标检测最新范式,理论上限更高 2. **DocLayout-YOLO**: 在传统CNN架构上极致优化,工程实用性最强 3. **PicoDet**: 轻量化创新,移动端场景最优 从**实际效果**看: - **精度**: PaddleX的PP-DocLayout-L (90.4% mAP)表现最好 - **速度**: MinerU的DocLayout-YOLO最快(比原方案快10倍) - **平衡**: PaddleX提供最多选项,可根据场景灵活选择 ### 🏆 **综合评价** - **技术先进性**: RT-DETR架构(Docling, PaddleX) > DocLayout-YOLO (MinerU) - **工程实用性**: MinerU ≈ PaddleX > Docling - **生态完整性**: PaddleX > MinerU > Docling **结论**: 没有绝对"最先进",各有优势: - 追求**精度和生态**: 选PaddleX的RT-DETR系列 - 追求**极致速度**: 选MinerU的DocLayout-YOLO - 追求**Transformer优势**: 选Docling的RT-DETR --- > 💡 注意: 上述结果基于搜索到的代码和文档,部分指标可能随版本更新而变化。您可以通过以下链接查看更多详情: > - [Docling模型](https://github.com/docling-project/docling-ibm-models) > - [PaddleX模型列表](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/master/docs/support_list/models_list.md) > - [MinerU代码搜索](https://github.com/opendatalab/MinerU/search? q=layout+model)