使用场景
研究人员使用DocLayout-YOLO对历史文献进行自动化的版面分析，以支持数字化存档工作。
企业采用该模型来提高文档自动化处理的效率，减少人工校对的成本。
开发者将DocLayout-YOLO集成到自己的文档管理系统中，以提供更准确的文档内容提取功能。
产品特色
利用Mesh-candidate BestFit算法进行文档合成，生成多样化的数据集
全局到局部可控的感受野模块，有效处理文档元素的多尺度变化
在多种文档类型上进行微调，提高模型的泛化能力
提供在线演示和本地开发两种使用方式，方便用户快速体验和部署
支持通过脚本或SDK进行预测，灵活适应不同的应用场景
提供预训练模型下载，用户可以快速开始文档布局分析任务
支持PDF内容提取，扩展了模型的应用范围
使用教程
1. 环境设置：按照项目页面的说明创建并激活Python虚拟环境，并安装所需的依赖。
2. 下载模型：从提供的链接下载预训练的模型文件。
3. 准备数据：根据需要分析的文档类型，准备相应的数据集。
4. 进行预测：使用提供的脚本或SDK，加载模型并对新的文档图像进行预测。
5. 结果分析：查看模型预测的结果，并根据需要进行后处理或分析。
6. 微调模型：如果需要，可以在特定的数据集上对模型进行微调，以提高准确性。
7. 集成部署：将训练好的模型集成到实际的应用系统中，进行文档布局分析任务。
