DocLayNet 기반 PyMuPDF-Layout 성능 분석 결과: 경쟁 제품과 비교 리포트로 한눈에 확인하세요.

안녕하세요, 이파피루스입니다.이 포스팅에서는 DocLayNet 데이터셋에서 PyMuPDF-Layout을 Docling과 비교한 벤치마크 결과를 정리한 리포트를 소개해드립니다. IoU 기반 지표로 레이아웃 탐지 정확도를 비교하고, 모델 효율성(파라미터 수, GPU 의존성 등)도 함께 살펴봅니다.실험방법:데이터셋: DocLayNet (Pfitzmann et al., 2022)학습(Training) 세트: 69,000 페이지검증(Validation) 세트: 6,480 페이지문서 카테고리: 재무 보고서, 과학 논문, 특허, 매뉴얼, 법률 문서, 입찰 문서(tender documents)어노테이션 스키마: 11개 클래스 라벨(caption, footnote, formula, list-item, page-foote..
PyMuPDF Pro 2026. 2. 11. 16:53
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