开源项目 `unstructured-inference` 使用教程

开源项目 unstructured-inference 使用教程

unstructured-inference项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unstructured-inference

1. 项目的目录结构及介绍

unstructured-inference 项目的目录结构如下：

unstructured-inference/
├── setup.py
├── unstructured_inference/
│   ├── __init__.py
│   ├── models/
│   │   ├── base.py
│   │   ├── detectron2.py
│   │   └── yolox.py
│   ├── inference/
│   │   ├── layout.py
│   │   └── ...
│   └── ...
├── sample-docs/
│   └── layout-parser-paper.pdf
└── ...

目录结构介绍

• setup.py: 项目的安装脚本。
• unstructured_inference/: 项目的主要代码目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • models/: 存放模型相关的代码。
    • base.py: 基础模型类。
    • detectron2.py: Detectron2 模型实现。
    • yolox.py: YOLOX 模型实现。
  • inference/: 存放推理相关的代码。
    • layout.py: 布局推理的主要实现文件。
• sample-docs/: 存放示例文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 unstructured_inference/inference/layout.py。这个文件包含了布局推理的主要逻辑和功能。

启动文件介绍

• layout.py: 提供了从文件中加载文档布局的功能，并支持使用不同的检测模型（如 Detectron2 和 YOLOX）。

示例代码：

from unstructured_inference.models.base import get_model
from unstructured_inference.inference.layout import DocumentLayout

model = get_model("yolox")
layout = DocumentLayout.from_file("sample-docs/layout-parser-paper.pdf", detection_model=model)

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过代码中的参数来配置模型和推理过程。

配置参数介绍

• get_model(model_name): 用于获取不同的模型实例。
  • model_name: 模型名称，如 "yolox" 或 "detectron2"。

示例代码：

from unstructured_inference.models.base import get_model

model = get_model("yolox")

通过这些参数和方法，可以灵活地配置和使用 unstructured-inference 项目中的模型和推理功能。

unstructured-inference项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unstructured-inference