MonkeyOCR

好的，我将根据您提供的 GitHub 仓库 README.md 内容，总结该项目的主要功能、核心要点和关键特性，并以清晰的列表形式呈现。

MonkeyOCR 项目概述

MonkeyOCR 是一个用于文档解析的项目，它采用了一种名为“结构-识别-关系”(Structure-Recognition-Relation, SRR)的三元组范式。该项目旨在简化传统模块化方法中多工具流程，并避免大型多模态模型在全页文档处理上的低效率问题。

• 核心范式： 采用 SRR 三元组范式进行文档解析，包括结构检测、内容识别和关系预测，从而实现对文档的全面理解。
• 性能优势： 在中文和英文文档处理方面，性能优于基于流水线的方法 MinerU，尤其在公式和表格识别方面有显著提升。与端到端模型相比，3B 参数的 MonkeyOCR 模型在英文文档上的平均性能更优。
• 效率： 在多页文档解析速度方面，MonkeyOCR 超过 MinerU 和 Qwen2.5 VL-7B。
• 模型权重与演示： 提供了预训练的模型权重，并在 Hugging Face 上提供下载链接。此外，项目还提供了一个在线演示，允许用户上传 PDF 或图像，并进行结构检测、内容识别和关系预测，最终输出 markdown 格式的文档。
• 基准测试： 在 OmniDocBench 数据集上进行了评估，展示了模型在不同任务上的性能表现。模型分为 MonkeyOCR-3B 和 MonkeyOCR-3B* 两个版本，后者在中文文档结构检测方面有改进。
• 可视化演示： 提供了一个简单易用的可视化演示，用户可以上传文档并查看解析结果。支持多种中英文 PDF 类型的文档。
• 快速上手： 提供了详细的安装步骤、模型权重下载方式和推理示例。同时，也提供了基于 Gradio 的演示程序启动方式。

总体而言，MonkeyOCR 通过其 SRR 范式，在文档解析的准确性和效率之间取得了较好的平衡，尤其在处理复杂结构的文档时，表现出优越的性能。