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视觉模型（VGT）和LightGBM模型各有什么特点和适用场景？

2025-08-25

1.3 K

两种模型的核心差异和适用场景对比如下：

Vision Grid Transformer (VGT)
- 优势：采用深度学习架构，识别精度高（尤其对复杂版面）
- 不足：需要NVIDIA GPU和至少5GB显存，处理速度较慢（约1.75秒/页）
- 适用场景：学术论文、技术文档等包含复杂公式/表格的高精度解析需求
LightGBM模型
- 优势：基于梯度提升决策树，仅需CPU资源（2GB内存），处理速度快（0.42秒/页）
- 不足：对非标准版面的适应性较弱
- 适用场景：批量处理简单文档、实时性要求高的场景

测试数据显示：处理15页论文时，VGT(CPU)需要13.5秒/页，建议有条件的用户始终启用GPU加速。可根据文件复杂度通过fast=true参数动态切换模型。

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