Lösung: Hochpräzises Interface-Parsing mit OmniParser
Herkömmliche Tools haben in der Regel das Problem, dass Elemente übersehen oder falsch erkannt werden, was vor allem darauf zurückzuführen ist, dass 1) die Seitenstruktur mit herkömmlichen OCR-Techniken nicht verstanden werden kann, 2) keine feinkörnige Komponentenerkennung möglich ist und 3) dynamische Schnittstellenelemente nur schwer zu erfassen sind.
Die Lösung von OmniParser umfasst die folgenden wichtigen Schritte:
- Motor für strukturiertes Parsing:Erkennung von Elementen auf Pixelebene über v2.0-spezifische Gewichtungsdateien (icon_detect und icon_caption)
- Zweifacher Erkennungsmechanismus:Identifizierung von Makro-Schnittstellenblöcken vor der Durchführung von Analysen auf Mikro-Icon-Ebene
- Unterstützung von Deep Learning:Integration der visuellen Modelle von Florenz für die Kontextwahrnehmung
Vorschläge: 1) Stellen Sie sicher, dass Sie die neuesten Gewichtungsdateien verwenden 2) Passen Sie die Erkennungsschwelle an, wenn Sie mit komplexen Schnittstellen zu tun haben 3) Kombinieren Sie mit Multi-Modell-Ensemble, um die Stabilität zu verbessern. Die Messung zeigt, dass die Genauigkeit der Symbolerkennung 92,3% erreichen kann, was mehr als 40% höher ist als bei herkömmlichen Tools.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOmniParser: Bildschirmfotos der Benutzeroberfläche werden in strukturierte Elemente zerlegt, um das Verständnis und die Bearbeitung großer Modelle zu erleichternDie
