Donut输入输出格式详解：从图像预处理到JSON解析的完整流程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/donut Donut（Document Understanding Transformer）作为一款OCR-free的端到端文档理解模型，其输入输出格式设计极具创新性。本文将深入解析Donut的完整数据处理流程，帮助开发者快速掌握这一先进技术。
🎯 Donut核心输入格式解析
图像预处理流程
Donut通过SwinEncoder对输入图像进行标准化处理，主要步骤包括：
1. 图像尺寸调整
- 根据配置的input_size参数调整图像尺寸
- 支持长轴对齐功能（align_long_axis），自动旋转非标准方向图像
- 默认输入尺寸为[2560, 1920]，可根据任务需求调整
2. 图像标准化
- 转换为RGB格式
- 应用ImageNet标准化参数
- 随机填充增强训练鲁棒性
任务提示格式
Donut使用结构化提示来指导模型生成，不同任务对应不同提示格式：
- 文档分类：
<s_rvlcdip> - 信息提取：
<s_cord> - 文档问答：
<s_docvqa><s_question>{问题文本}</s_question><s_answer> - 文本阅读：
<s>
📊 输出格式：从序列到结构化JSON
序列化输出处理
Donut模型生成的是标记序列，需要通过特殊处理转换为结构化数据：
1. 序列到JSON转换
- 使用
token2json方法将模型输出序列解析为JSON对象 - 支持嵌套数据结构处理
- 自动处理特殊标记和分隔符
2. 关键转换方法
json2token：将JSON对象转换为训练序列token2json：将预测序列转换回JSON格式
不同任务的输出格式示例
文档分类输出
{"class": "scientific_report"}
信息提取输出（CORD数据集）
{
"menu": [
{"nm": "ICE BLACKCOFFEE", "cnt": "2", "price": "25.000"}
],
"total": {
"total_price": "25.000",
"cashprice": "30.000",
"changeprice": "5.000"
}
文档问答输出
[
{
"question": "what is the model name?",
"answer": "donut"
}
]
🔧 数据准备与配置
数据集结构要求
Donut要求数据集遵循特定目录结构：
dataset_name/
├── test/
│ ├── metadata.jsonl
│ ├── image1.jpg
├── train/
│ ├── metadata.jsonl
│ └── image2.jpg
└── validation/
├── metadata.jsonl
└── image3.jpg
metadata.jsonl格式规范
每行包含两个关键字段：
file_name：图像文件的相对路径ground_truth：包含gt_parse或gt_parses的JSON字符串
🚀 实战应用指南
快速启动配置
在config目录下的训练配置文件（如train_cord.yaml）中定义关键参数：
input_size：输入图像尺寸max_length：最大序列长度- 任务特定的提示模板
性能优化技巧
- 输入尺寸调整：根据硬件条件合理设置输入尺寸
- 序列长度优化：平衡准确率和推理速度
- 批处理策略：优化内存使用和训练效率
💡 核心优势总结
Donut的输入输出格式设计具有以下显著优势：
✅ 端到端处理：无需传统OCR引擎，直接输出结构化数据
✅ 多任务统一：不同任务共享相同的处理流程
✅ 灵活可扩展：支持自定义数据结构和任务类型
✅ 高精度输出：通过结构化序列生成确保数据准确性
通过掌握Donut的完整输入输出流程，开发者可以更高效地应用这一先进技术解决实际文档理解问题。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
