基于聚焦与全局知识蒸馏的高效电子表格布局分析 EDocNet

在设计电路时，工程师需要通过浏览大量文档来获取电子器件的信息，这种方式效率低且工作量大。利用人工智能技术自动解析文档可大大提高工程师的效率。然而，当前的文档布局分析模型面向各种类型的文档，对电子器件文档并不适用。本文提出使用 EDocNet 实现文档布局分析功能，并使用作者自行创建的电子器件文档数据集进行训练。训练方法采用聚焦与全局知识蒸馏方法，获得适用于电子器件文档的模型，该模型可将电子器件文档的内容划分为 21 个类别。该模型在平均准确率和平均召回率方面表现更佳，还大幅提高了模型检查的速度。