/ Модель

Характеристики

Размер весов
142 МБ
Лицензия
OpenRAIL
Библиотека
surya
Опубликована
8 июл 2026

surya_layout2

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes8 профессий

Компактная модель Surya для обнаружения текстовых и графических областей на изображениях страниц документов.

15 699скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены8 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Surya Layout (fast) — компактная модель обнаружения областей документа, используемая в проекте Surya. Она анализирует изображение страницы и находит текстовые блоки, таблицы, иллюстрации, заголовки, подписи и формулы. Модель предназначена для ускоренного анализа структуры документов и работает на CPU и GPU.

Это детектор объектов на PyTorch, выступающий компактной альтернативой модели анализа компоновки документов на основе VLM в Surya. Модель подходит для предварительной разметки страниц в OCR-конвейерах и извлечения структурированных элементов документа. Репозиторий распространяется по лицензии OpenRAIL.

Сценарии применения

  • поиск текстовых блоков на сканах документов
  • обнаружение таблиц и иллюстраций на страницах
  • нахождение заголовков, подписей и формул
  • анализ структуры страниц перед OCR
  • разметка областей документа для последующего извлечения данных

Ограничения

Модель обнаруживает области на изображении страницы, но сама по себе не выполняет распознавание текста. README не сообщает подробности о поддерживаемых языках или точности.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Surya Layout (fast)

A lightweight document layout detection model used by Surya. It detects layout regions (text, tables, figures, headers, captions, equations, etc.) on a page image and runs on CPU or GPU.

This is the "fast" layout detector — a compact object detector that serves as a drop-in alternative to Surya's VLM-based layout model.

➡️ Documentation, installation, and everything else lives in the Surya repository.

Usage

Install Surya:

pip install surya-ocr

Point the fast layout predictor at this checkpoint:

from PIL import Image
from surya.fast_layout import FastLayoutPredictor

predictor = FastLayoutPredictor(checkpoint="hf://datalab-to/surya_layout2")
layout = predictor([Image.open("page.png")])

for box in layout[0].bboxes:
    print(box.label, box.bbox, box.position)  # region label, [x0,y0,x1,y1], reading-order index

Or make it the default so the CLI and library use it without an explicit path:

export FAST_LAYOUT_MODEL_CHECKPOINT="hf://datalab-to/surya_layout2"

License

Released under the AI Pubs OpenRAIL-M license (see LICENSE) — the same license as the surya-ocr-2 model weights.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · surya · object-detection

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
0aee81d

0 моделей