Dolphin 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

Dolphin 是一个基于深度学习的文档图像解析开源项目，它遵循“分析后解析”的范式，能够有效地处理文档图像中的文本、表格、公式等多种元素。该项目由字节跳动团队开发，并在 ACL 2025会议上发表了相关论文。Dolphin 的目标是解决文档图像解析中的挑战，如复杂的布局分析等。

项目的核心功能

Dolphin 的核心功能包括两阶段处理流程：

1. 第一阶段是全面的页面级布局分析，生成自然阅读顺序的元素序列。
2. 第二阶段是使用异质锚点和特定任务提示进行文档元素的并行解析。

这种两阶段方法使得 Dolphin 在保持高效率的同时，在多种页面级和元素级解析任务上取得了令人满意的效果。

项目使用了哪些框架或库？

该项目主要使用了 Python 编程语言，并且依赖于以下框架和库：

• PyTorch：用于构建和训练深度学习模型。
• Hugging Face Transformers：为模型提供了转换器和预训练模型的支持。
• Pillow：用于图像处理。 -以及其他一些常用的 Python 库，如 numpy 和 pandas。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构大致如下：

.
├── assets
├── config
├── demo
├── utils
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── LICENSE
├── README.md
├── chat.py
├── demo_element.py
├── demo_element_hf.py
├── demo_page.py
├── demo_page_hf.py
├── pyproject.toml
├── requirements.txt

• assets/：存储项目的一些资源文件。
• config/：包含了模型的配置文件。
• demo/：包含了用于演示项目功能的代码和示例图像。
• utils/：包含了项目通用的工具类和函数。
• chat.py：可能是用于命令行交互的脚本。
• demo_element.py 和 demo_element_hf.py：用于元素级别的图像解析。
• demo_page.py 和 demo_page_hf.py：用于页面级别的图像解析。
• pyproject.toml 和 requirements.txt：定义了项目的依赖和构建系统。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 模型优化：可以针对特定类型的文档图像进行模型优化，提高解析的准确性和鲁棒性。
2. 增加新的解析类型：项目可以扩展以支持更多类型的文档元素，例如图表、脚注等。
3. 界面开发：可以开发一个用户友好的图形界面，使得非技术用户也能轻松使用该工具。
4. 集成其他服务：项目可以集成到更大的文档处理工作流程中，如自动文档分类、索引和存储。
5. 性能提升：优化代码和模型，减少计算资源需求，提高处理速度。

通过上述的扩展和二次开发，Dolphin 项目有望在文档解析领域发挥更大的作用，为研究和商业应用提供有力的工具。