---
comments: true
---
# 版面区域检测模块使用教程
## 一、概述
版面区域检测任务的核心是对输入的文档图像进行内容解析和区域划分。通过识别图像中的不同元素（如文字、图表、图片等），将其归类为预定义的类别（如纯文本区、标题区、表格区、图片区、列表区等），并确定这些区域在文档中的位置和大小。
## 二、支持模型列表
| 模型 | 模型下载链接 |
mAP(0.5)（%） |
GPU推理耗时（ms） |
CPU推理耗时 (ms) |
模型存储大小（M） |
介绍 |
| PicoDet_layout_1x | 推理模型/训练模型 |
86.8 |
13.0 |
91.3 |
7.4 |
基于PicoDet-1x在PubLayNet数据集训练的高效率版面区域定位模型，可定位包含文字、标题、表格、图片以及列表这5类区域 |
| PicoDet_layout_1x_table | 推理模型/训练模型 |
95.7 |
12.623 |
90.8934 |
7.4 M |
基于PicoDet-1x在自建数据集训练的高效率版面区域定位模型，可定位包含表格这1类区域 |
| PicoDet-S_layout_3cls | 推理模型/训练模型 |
87.1 |
13.5 |
45.8 |
4.8 |
基于PicoDet-S轻量模型在中英文论文、杂志和研报等场景上自建数据集训练的高效率版面区域定位模型，包含3个类别：表格，图像和印章 |
| PicoDet-S_layout_17cls | 推理模型/训练模型 |
70.3 |
13.6 |
46.2 |
4.8 |
基于PicoDet-S轻量模型在中英文论文、杂志和研报等场景上自建数据集训练的高效率版面区域定位模型，包含17个版面常见类别，分别是：段落标题、图片、文本、数字、摘要、内容、图表标题、公式、表格、表格标题、参考文献、文档标题、脚注、页眉、算法、页脚、印章 |
| PicoDet-L_layout_3cls | 推理模型/训练模型 |
89.3 |
15.7 |
159.8 |
22.6 |
基于PicoDet-L在中英文论文、杂志和研报等场景上自建数据集训练的高效率版面区域定位模型，包含3个类别：表格，图像和印章 |
| PicoDet-L_layout_17cls | 推理模型/训练模型 |
79.9 |
17.2 |
160.2 |
22.6 |
基于PicoDet-L在中英文论文、杂志和研报等场景上自建数据集训练的高效率版面区域定位模型，包含17个版面常见类别，分别是：段落标题、图片、文本、数字、摘要、内容、图表标题、公式、表格、表格标题、参考文献、文档标题、脚注、页眉、算法、页脚、印章 |
| RT-DETR-H_layout_3cls | 推理模型/训练模型 |
95.9 |
114.6 |
3832.6 |
470.1 |
基于RT-DETR-H在中英文论文、杂志和研报等场景上自建数据集训练的高精度版面区域定位模型，包含3个类别：表格，图像和印章 |
| RT-DETR-H_layout_17cls | 推理模型/训练模型 |
92.6 |
115.1 |
3827.2 |
470.2 |
基于RT-DETR-H在中英文论文、杂志和研报等场景上自建数据集训练的高精度版面区域定位模型，包含17个版面常见类别，分别是：段落标题、图片、文本、数字、摘要、内容、图表标题、公式、表格、表格标题、参考文献、文档标题、脚注、页眉、算法、页脚、印章 |
注：以上精度指标的评估集是 PaddleOCR 自建的版面区域分析数据集，包含中英文论文、杂志和研报等常见的 1w 张文档类型图片。GPU 推理耗时基于 NVIDIA Tesla T4 机器，精度类型为 FP32， CPU 推理速度基于 Intel(R) Xeon(R) Gold 5117 CPU @ 2.00GHz，线程数为 8，精度类型为 FP32。
## 三、快速集成
> ❗ 在快速集成前，请先安装 PaddleX 的 wheel 包，详细请参考 [PaddleX本地安装教程](../../../installation/installation.md)
完成whl包的安装后，几行代码即可完成版面区域检测模块的推理，可以任意切换该模块下的模型，您也可以将版面区域检测模块中的模型推理集成到您的项目中。运行以下代码前，请您下载[示例图片](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/layout.jpg)到本地。
```python
from paddlex import create_model
model_name = "PicoDet-L_layout_3cls"
model = create_model(model_name)
output = model.predict("layout.jpg", batch_size=1)
for res in output:
res.print(json_format=False)
res.save_to_img("./output/")
res.save_to_json("./output/res.json")
```
关于更多 PaddleX 的单模型推理的 API 的使用方法，可以参考的使用方法，可以参考[PaddleX单模型Python脚本使用说明](../../instructions/model_python_API.md)。
## 四、二次开发
如果你追求更高精度的现有模型，可以使用PaddleX的二次开发能力，开发更好的版面区域定位模型。在使用PaddleX开发版面区域定位模型之前，请务必安装PaddleX的Detection相关的模型训练能力，安装过程可以参考[PaddleX本地安装教程](../../../installation/installation.md)。
### 4.1 数据准备
在进行模型训练前，需要准备相应任务模块的数据集。PaddleX 针对每一个模块提供了数据校验功能，只有通过数据校验的数据才可以进行模型训练。此外，PaddleX为每一个模块都提供了Demo数据集，您可以基于官方提供的 Demo 数据完成后续的开发。若您希望用私有数据集进行后续的模型训练，可以参考[PaddleX目标检测任务模块数据标注教程](../../../data_annotations/cv_modules/object_detection.md)。
#### 4.1.1 Demo 数据下载
您可以参考下面的命令将 Demo 数据集下载到指定文件夹：
```bash
cd /path/to/paddlex
wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/data/det_layout_examples.tar -P ./dataset
tar -xf ./dataset/det_layout_examples.tar -C ./dataset/
```
#### 4.1.2 数据校验
一行命令即可完成数据校验：
```bash
python main.py -c paddlex/configs/layout_detection/PicoDet-L_layout_3cls.yaml \
-o Global.mode=check_dataset \
-o Global.dataset_dir=./dataset/det_layout_examples
```
执行上述命令后，PaddleX 会对数据集进行校验，并统计数据集的基本信息，命令运行成功后会在log中打印出`Check dataset passed !`信息。校验结果文件保存在`./output/check_dataset_result.json`，同时相关产出会保存在当前目录的`./output/check_dataset`目录下，产出目录中包括可视化的示例样本图片和样本分布直方图。
👉 校验结果详情（点击展开）
校验结果文件具体内容为：
{
"done_flag": true,
"check_pass": true,
"attributes": {
"num_classes": 11,
"train_samples": 90,
"train_sample_paths": [
"check_dataset/demo_img/JPEGImages/train_0077.jpg",
"check_dataset/demo_img/JPEGImages/train_0028.jpg",
"check_dataset/demo_img/JPEGImages/train_0012.jpg"
],
"val_samples": 20,
"val_sample_paths": [
"check_dataset/demo_img/JPEGImages/val_0007.jpg",
"check_dataset/demo_img/JPEGImages/val_0019.jpg",
"check_dataset/demo_img/JPEGImages/val_0010.jpg"
]
},
"analysis": {
"histogram": "check_dataset/histogram.png"
},
"dataset_path": "./dataset/example_data/det_layout_examples",
"show_type": "image",
"dataset_type": "COCODetDataset"
}
上述校验结果中，check_pass 为 True 表示数据集格式符合要求，其他部分指标的说明如下：
attributes.num_classes：该数据集类别数为11；attributes.train_samples：该数据集训练集样本数量为90；attributes.val_samples：该数据集验证集样本数量为 20；attributes.train_sample_paths：该数据集训练集样本可视化图片相对路径列表；attributes.val_sample_paths：该数据集验证集样本可视化图片相对路径列表；
数据集校验还对数据集中所有类别的样本数量分布情况进行了分析，并绘制了分布直方图（histogram.png）：
👉 格式转换/数据集划分详情（点击展开）
（1）数据集格式转换
版面区域检测暂不支持数据格式转换。
（2）数据集划分
数据集划分的参数可以通过修改配置文件中 CheckDataset 下的字段进行设置，配置文件中部分参数的示例说明如下：
CheckDataset:split:enable: 是否进行重新划分数据集，为 True 时进行数据集格式转换，默认为 False；train_percent: 如果重新划分数据集，则需要设置训练集的百分比，类型为0-100之间的任意整数，需要保证与 val_percent 的值之和为100；
例如，您想重新划分数据集为 训练集占比90%、验证集占比10%，则需将配置文件修改为：
......
CheckDataset:
......
split:
enable: True
train_percent: 90
val_percent: 10
......
随后执行命令：
python main.py -c paddlex/configs/layout_detection/PicoDet-L_layout_3cls.yaml \
-o Global.mode=check_dataset \
-o Global.dataset_dir=./dataset/det_layout_examples
数据划分执行之后，原有标注文件会被在原路径下重命名为 xxx.bak。
以上参数同样支持通过追加命令行参数的方式进行设置：
python main.py -c paddlex/configs/layout_detection/PicoDet-L_layout_3cls.yaml \
-o Global.mode=check_dataset \
-o Global.dataset_dir=./dataset/det_layout_examples \
-o CheckDataset.split.enable=True \
-o CheckDataset.split.train_percent=90 \
-o CheckDataset.split.val_percent=10
👉 更多说明（点击展开）
👉 更多说明（点击展开）
在模型评估时，需要指定模型权重文件路径，每个配置文件中都内置了默认的权重保存路径，如需要改变，只需要通过追加命令行参数的形式进行设置即可，如-o Evaluate.weight_path=``./output/best_model/best_model/model.pdparams。
在完成模型评估后，会产出evaluate_result.json，其记录了评估的结果，具体来说，记录了评估任务是否正常完成，以及模型的评估指标，包含 AP；