pix2struct
时间: 2025-01-16 15:55:03 浏览: 62
### Pix2Struct 技术介绍
Pix2Struct 是一种用于图像结构化解析的技术,旨在通过输入图像生成相应的结构化表示。这项技术可以应用于表格识别、文档理解等多个场景[^1]。
#### 主要特点
- **多模态处理能力**:能够同时处理视觉信息和文本信息。
- **强大的泛化性能**:经过充分训练后可以在不同类型的图像上表现良好。
- **灵活的应用范围**:不仅限于特定领域内的图片分析任务。
### 使用教程
为了开始使用 Pix2Struct 进行开发工作,需按照如下指南操作:
#### 安装环境与依赖项
首先克隆官方 GitHub 仓库,并设置好 Python 虚拟环境以及必要的库文件:
```bash
git clone https://github.com/google-research/pix2struct.git
cd pix2struct
conda create -n pix2struct python=3.9
conda activate pix2struct
pip install -e ".[dev]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html
```
上述命令会创建一个新的 Conda 环境 `pix2struct` 并安装该项目所需的所有软件包及其版本[^3]。
#### 数据准备阶段
准备好自己的数据集之后,可以根据具体需求调整配置参数以适应不同的应用场景。通常情况下,这一步骤涉及标注工具的选择及自定义标签体系的设计等环节。
### 示例代码展示
下面给出一段简单的 Python 代码片段作为入门示例,展示了如何加载预训练模型并对单张测试图片执行预测任务:
```python
from PIL import Image
import torch
from transformers import AutoProcessor, Pix2StructForConditionalGeneration
processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/pix2struct-cord-vision")
model = Pix2StructForConditionalGeneration.from_pretrained("google/pix2struct-cord-vision")
image_path = "path_to_your_image.png"
image = Image.open(image_path)
inputs = processor(images=image, text="What is the total amount?", return_tensors="pt", padding=True)
outputs = model.generate(**inputs)
print(processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
这段脚本实现了读取一张本地存储的 PNG 图像文件,并调用 Pix2Struct 预训练模型来回答关于该图中的金额总数的问题。
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