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@@ -721,7 +721,8 @@ def should_use_rtdetr(pdf_type, unet_cell_count, table_size):
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- RT-DETR 独有 + 高置信度 (>0.7) → 补充
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- UNet 独有 → 保留
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- **Phase 3**: NMS去重 (IoU>0.5)
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-- **Phase 4**: OCR补偿
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+- **Phase 4**: 边界噪声过滤
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+- **Phase 5**: OCR边缘补偿（补偿"有OCR文本但无单元格覆盖"的位置）
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#### 3. **配置示例**
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```yaml
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@@ -732,23 +733,25 @@ wired_table_recognizer:
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unet_weight: 0.6
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rtdetr_weight: 0.4
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iou_merge_threshold: 0.7
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- skip_rtdetr_for_txt_pdf: true # 🎯 文字PDF跳过RT-DETR
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+ enable_ocr_compensation: true # 启用OCR边缘补偿
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```
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### 📊 预期效果
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-1. **文字PDF** (pdf_type='txt')
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- - 自动跳过 RT-DETR，纯 UNet 模式
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- - 性能提升：节省 100-200ms 推理时间
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- - 准确性：避免 RT-DETR 在无噪声图像上的误检
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+1. **所有PDF类型**
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+ - 统一使用 UNet + RT-DETR 融合模式
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+ - OCR边缘补偿在融合后执行
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+ - 边缘单元格召回率显著提升
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-2. **扫描PDF** (pdf_type='ocr')
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- - 启用融合模式
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- - 鲁棒性提升 30%+（模糊/噪声表格）
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- - 边缘单元格召回率 +15%
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+2. **融合流程**
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+ - Phase 1: RT-DETR 检测
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+ - Phase 2: UNet + RT-DETR 智能融合
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+ - Phase 3: NMS 去重
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+ - Phase 4: 边界噪声过滤
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+ - Phase 5: OCR 边缘补偿
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3. **降级机制**
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- - RT-DETR模型未配置 → UNet-only
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+ - RT-DETR模型未配置 → UNet-only + OCR补偿
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- RT-DETR推理失败 → 自动回退
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- UNet为空 → 强制启用RT-DETR
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@@ -756,21 +759,21 @@ wired_table_recognizer:
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运行测试脚本：
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```bash
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-cd /Users/zhch158/workspace/repository.git/ocr_platform/ocr_tools/universal_doc_parser/models/adapters/wired_table
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+cd /Users/zhch158/workspace/repository.git/ocr_platform/ocr_tools/universal_doc_parser/tests
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python test_cell_fusion.py
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```
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测试覆盖：
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- ✅ RT-DETR检测器初始化
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- ✅ 融合引擎基本功能
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-- ✅ 文字PDF自适应跳过
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-- ✅ 扫描PDF启用融合
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+- ✅ 所有PDF类型启用融合
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+- ✅ OCR边缘补偿
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- ✅ 降级机制
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### 📝 使用文档
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完整的配置和使用说明已包含在 cell_fusion_config_example.yaml 中。
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-系统已完全实现并集成，支持自适应策略，文字PDF自动跳过RT-DETR检测以提升性能和准确性！🎉
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+系统已完全实现并集成，所有PDF类型统一使用UNet+RT-DETR融合，OCR补偿在融合后执行！🎉
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Made changes.
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