news 2026/9/11 12:02:27

PaddleOCR PP-Structure 版面分析模型训练全攻略：从 PubLayNet 数据准备到 FGD 蒸馏、评估与推理部署

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张小明

前端开发工程师

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PaddleOCR PP-Structure 版面分析模型训练全攻略：从 PubLayNet 数据准备到 FGD 蒸馏、评估与推理部署

PaddleOCR PP-Structure 版面分析模型训练全攻略：从 PubLayNet 数据准备到 FGD 蒸馏、评估与推理部署

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版面分析（Layout Analysis）是文档结构化理解的第一环：它把一张文档图片切分为 Text、Title、Table、Figure 等语义区域，为后续 OCR、表格识别与关键信息抽取提供定位基础。本文以 PaddleOCR 仓库中 train_layout.en.md 文档为主体，系统讲解基于 PP-PicoDet 的版面分析模型从环境安装、数据集准备、单卡/多卡训练、FGD 蒸馏训练，到指标评估、可视化预测、模型导出与推理的完整链路。读完本文，你将能够基于 PubLayNet、CDLA 等公开数据集训练自己的中英文与表格版面分析模型，并把它固化为推理模型集成到实际系统中。

1. 版面分析是什么：任务定义与模型家族

版面分析指的是对图片形式的文档进行区域划分，定位其中的关键区域，如文字、标题、表格、图片等。在 PP-Structure 的整套文档解析流程中，版面分析处于最前端，其输出的区域框直接决定了后续 OCR 与表格识别的作用范围。

从实现上看，版面分析算法基于 PaddleDetection 的轻量检测模型 PP-PicoDet 开发，目前提供三类模型：

模型类别可检测区域典型数据集
英文版面分析Text、Title、Table、Figure、List 共 5 类PubLayNet
中文版面分析Text、Title、Figure、Figure caption、Table、Table caption、Header、Footer、Reference、Equation 共 10 类CDLA
表格版面分析Table（表格区域）TableBank / cTDaR 等

这三类模型的识别效果可参考 layout.jpg，其中 (a) 为英文版面分析、(b) 为中文版面分析、(c) 为表格版面分析的示意结果。

在 PaddleOCR 仓库中，版面分析模型的推理侧实现位于 ppstructure/layout/predict_layout.py，其中LayoutPredictor类完成了从图片预处理、PicoDet 推理到后处理的全过程：

  • 预处理阶段对输入图片依次执行Resize（缩放到 800×608）、NormalizeImage（ImageNet 均值方差归一化）、ToCHWImage与KeepKeys操作；
  • 推理阶段读取模型输出并拆分为 scores 与 boxes 两部分；
  • 后处理阶段交由PicoDetPostProcess（位于 ppocr/postprocess/picodet_postprocess.py）完成，包括多尺度特征解码、hard_nms去重、坐标回映射到原图，以及重复框合并等逻辑。

类别标签则通过字典文件加载，例如 layout_publaynet_dict.txt 依次包含text / title / list / table / figure5 个类别，与 PubLayNet 的 5 类标注一一对应。

2. 快速开始与模型清单

PP-Structure 目前提供了中文、英文、表格三类文档版面分析模型，完整模型清单见 models_list.en.md，其中与版面分析直接相关的模型包括：

模型名说明推理模型大小
picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout基于 PicoDet LCNet_x1_0 + FGD 在 PubLayNet 上训练的英文模型，识别 Text、Title、Table、Figure、List9.7M
picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_cdla基于 CDLA 数据集训练的中文模型，识别 10 类中文文献区域9.7M
picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_table基于表格数据集训练的模型，可检测中英文文档中的表格区域9.7M
ppyolov2_r50vd_dcn_365e_publaynet基于 PP-YOLOv2 的英文版面分析模型（精度优先）221.0M

如果你只想快速体验而不训练，官方还提供了 whl 包形式，安装paddleocr<3.0后即可通过命令行或 Python 脚本直接调用，详见 quick_start.en.md。例如仅做版面分析（关闭表格与 OCR）的命令为：

paddleocr --image_dir=ppstructure/docs/table/1.png --type=structure --table=false --ocr=false

对应 Python 调用方式：

import os import cv2 from paddleocr import PPStructure, save_structure_res table_engine = PPStructure(table=False, ocr=False, show_log=True) save_folder = './output' img_path = 'ppstructure/docs/table/1.png' img = cv2.imread(img_path) result = table_engine(img) save_structure_res(result, save_folder, os.path.basename(img_path).split('.')[0]) for line in result: line.pop('img') print(line)

3. 环境安装：PaddlePaddle 与 PaddleDetection

3.1 安装 PaddlePaddle

python3 -m pip install --upgrade pip # GPU 安装 python3 -m pip install "paddlepaddle-gpu>=2.3" -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # CPU 安装 python3 -m pip install "paddlepaddle>=2.3" -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

更多版本需求（如特定 CUDA 版本），请参照 PaddlePaddle 安装文档 中的说明进行操作。若通过 whl 包快速体验，也可参照 quick_start.en.md 使用paddlepaddle-gpu<=2.6或 CPU 版本安装。

3.2 安装 PaddleDetection

版面分析模型的训练、评估与动转静脚本来自 PaddleDetection 仓库：

# （1）下载 PaddleDetection 源码 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git # （2）安装其他依赖 cd PaddleDetection python3 -m pip install -r requirements.txt

4. 数据准备：PubLayNet 与更多版面数据集

如果希望直接体验预测过程，可以跳过数据准备，直接下载预训练模型（见第 5 节）。若要训练自己的模型，则需要准备 COCO 格式的标注数据。

4.1 英文数据集 PubLayNet

PubLayNet 是目前最大的文档版面分析数据集（约 96G），包含 5 个类别：{0: "Text", 1: "Title", 2: "List", 3: "Table", 4: "Figure"}。

# 下载数据 wget https://dax-cdn.cdn.appdomain.cloud/dax-publaynet/1.0.0/publaynet.tar.gz # 解压数据 tar -xvf publaynet.tar.gz

解压之后的目录结构：

|-publaynet |- test |- PMC1277013_00004.jpg |- PMC1291385_00002.jpg | ... |- train.json |- train |- PMC1291385_00002.jpg |- PMC1277013_00004.jpg | ... |- val.json |- val |- PMC538274_00004.jpg |- PMC539300_00004.jpg | ...

数据分布如下：

文件或目录说明数量
train/训练集图片335,703
val/验证集图片11,245
test/测试集图片11,405
train.json训练集标注文件-
val.json验证集标注文件-

标注格式：JSON 文件包含所有图像的标注，数据以字典嵌套的方式存放，包含以下 key：

  • info：标注文件信息；
  • licenses：标注文件许可信息；
  • images：标注文件中图像信息列表，每个元素是一张图像的信息，例如：
{ "file_name": "PMC4055390_00006.jpg", "height": 601, "width": 792, "id": 341427 }
  • annotations：标注文件中目标物体的标注信息列表，每个元素是一个目标物体的标注信息，例如：
{ "segmentation": [], "area": 60518.099043117836, "iscrowd": 0, "image_id": 341427, "bbox": [50.58, 490.86, 240.15, 252.16], "category_id": 1, "id": 3322348 }

其中bbox的格式为[x1, y1, w, h]（左上角坐标 + 宽高），category_id与类别字典中的序号对应。

4.2 更多可选数据集

除 PubLayNet 外，官方还提供了多个版面分析数据集，将其标注处理为上述 JSON 格式后，即可按相同方式训练：

数据集简介
cTDaR2019_cTDaR用于表格检测（TRACKA）和表格识别（TRACKB），图片类型包含历史数据集（以 cTDaR_t0 开头）和现代数据集（以 cTDaR_t1 开头）
IIIT-AR-13K手动注释公开年度报告中的图形或页面构建，包含 table、figure、natural image、logo、signature 5 类
CDLA中文文档版面分析数据集，面向中文文献（论文）场景，包含 10 类区域
TableBank用于表格检测和识别的大型数据集，包含 Word 和 LaTeX 两种文档格式
DocBank使用弱监督方法构建的大规模数据集（500K 文档页面），包含 12 类区域

5. 开始训练

官方提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本，本节以 PubLayNet 预训练模型为例。如果不希望训练，可以直接下载预训练模型体验后面的评估、预测、动转静与推理流程，并跳过 5.1 与 5.2 节：

mkdir pretrained_model cd pretrained_model # 下载 PubLayNet 预训练模型（直接体验模型评估、预测、动转静） wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/layout/picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout.pdparams # 下载 PubLayNet 推理模型（直接体验模型推理） wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/layout/picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_infer.tar

如果测试图片为中文，可以下载中文 CDLA 数据集的预训练模型，识别 10 类文档区域；如果只检测图片中的表格区域，可以下载表格数据集的预训练模型。两类模型（picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_cdla与picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_table）的训练模型与推理模型均可在 models_list.en.md 中获取。

5.1 启动训练

使用 PaddleDetection 的版面分析配置文件启动训练（以configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml为例）。

修改配置文件：训练自己的数据集时，需要修改配置文件中的数据配置与类别数：

metric: COCO # 类别数 num_classes: 5 TrainDataset: !COCODataSet # 修改为你自己的训练数据目录 image_dir: train # 修改为你自己的训练数据标签文件 anno_path: train.json # 修改为你自己的训练数据根目录 dataset_dir: /root/publaynet/ data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd'] EvalDataset: !COCODataSet # 修改为你自己的验证数据目录 image_dir: val # 修改为你自己的验证数据标签文件 anno_path: val.json # 修改为你自己的验证数据根目录 dataset_dir: /root/publaynet/ TestDataset: !ImageFolder # 修改为你自己的测试数据标签文件 anno_path: /root/publaynet/val.json

开始训练：训练时会默认下载 PP-PicoDet 预训练模型，无需预先下载。GPU 训练支持单卡与多卡：

# 单卡训练 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/train.py \ -c configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml \ --eval # 多卡训练，通过 --gpus 参数指定卡号 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py \ -c configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml \ --eval

正常启动训练后会看到类似如下的日志输出：

[08/15 04:02:30] ppdet.utils.checkpoint INFO: Finish loading model weights: /root/.cache/paddle/weights/LCNet_x1_0_pretrained.pdparams [08/15 04:02:46] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [ 0/1929] learning_rate: 0.040000 loss_vfl: 1.216707 loss_bbox: 1.142163 loss_dfl: 0.544196 loss: 2.903065 eta: 17 days, 13:50:26 batch_cost: 15.7452 data_cost: 2.9112 ips: 1.5243 images/s [08/15 04:03:19] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [ 20/1929] learning_rate: 0.064000 loss_vfl: 1.180627 loss_bbox: 0.939552 loss_dfl: 0.442436 loss: 2.628206 eta: 2 days, 12:18:53 batch_cost: 1.5770 data_cost: 0.0008 ips: 15.2184 images/s

其中loss_vfl、loss_bbox、loss_dfl分别对应 PicoDet 的 Varifocal Loss 分类损失、回归损失与 Distribution Focal Loss，--eval表示训练的同时进行评估，评估过程中默认将最佳模型保存为output/picodet_lcnet_x1_0_layout/best_accuracy。

注意：

  • 如果训练时显存 OOM，应将TrainReader中batch_size调小，同时将LearningRate中base_lr等比例减小；
  • 官方发布的 config 均由 8 卡训练得到，如果改为 1 卡训练，base_lr需要减小 8 倍；
  • 预测/评估时的配置文件务必与训练保持一致。

5.2 FGD 蒸馏训练

PaddleDetection 支持基于 FGD（Focal and Global Knowledge Distillation for Detectors，论文见 arXiv:2111.11837）的目标检测模型蒸馏训练。FGD 蒸馏分为两个部分：

  • Focal 蒸馏：分离图像的前景和背景，让学生模型分别关注教师模型前景和背景部分特征的关键像素；
  • Global 蒸馏：重建不同像素之间的关系并将其从教师转移到学生，以补偿 Focal 蒸馏中丢失的全局信息。

更换数据集并修改配置中的数据配置与类别数（参考 4.1 节）后，启动蒸馏训练：

# 单卡训练 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 tools/train.py \ -c configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml \ --slim_config configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x2_5_layout.yml \ --eval
  • -c：指定模型配置文件；
  • --slim_config：指定压缩策略（蒸馏）配置文件。

picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout正是以lcnet_x2_5为教师、lcnet_x1_0为学生进行 FGD 蒸馏得到的官方模型，这也是该模型在 9.7M 的轻量体积下仍能取得高精度的原因。

6. 模型评估与预测

6.1 指标评估

训练中模型参数默认保存在output/picodet_lcnet_x1_0_layout目录下。评估时，需要设置weights指向保存的参数文件；评估数据集可通过配置文件修改EvalDataset中的image_dir、anno_path和dataset_dir设置。

# GPU 评估，weights 为待测权重 python3 tools/eval.py \ -c configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml \ -o weights=./output/picodet_lcnet_x1_0_layout/best_model

评估完成后会打印 COCO 风格的目标检测指标，包括 mAP（IoU=0.50:0.95）、AP0.5、AP0.75 以及不同尺寸目标的 AP/AR：

Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.935 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.979 Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.956 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.404 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.782 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.969 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.539 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.938 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.949 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.495 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.818 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.978 [08/15 07:07:09] ppdet.engine INFO: Total sample number: 11245, averge FPS: 24.405059207157436 [08/15 07:07:09] ppdet.engine INFO: Best test bbox ap is 0.935.

若使用官方提供的预训练模型进行评估，或评估 FGD 蒸馏训练的模型，更换weights模型路径并带上--slim_config即可：

python3 tools/eval.py \ -c configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml \ --slim_config configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x2_5_layout.yml \ -o weights=output/picodet_lcnet_x2_5_layout/best_model
  • -c：指定模型配置文件；
  • --slim_config：指定蒸馏策略配置文件；
  • -o weights：指定蒸馏算法训练好的模型路径。

6.2 测试版面分析结果

预测使用的配置文件必须与训练一致。使用 PaddleDetection 训练好的模型进行预测：

python3 tools/infer.py \ -c configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml \ -o weights='output/picodet_lcnet_x1_0_layout/best_model.pdparams' \ --infer_img='docs/images/layout.jpg' \ --output_dir=output_dir/ \ --draw_threshold=0.5
  • --infer_img：推理单张图片，也可以通过--infer_dir推理目录中的所有图片；
  • --output_dir：指定可视化结果保存路径；
  • --draw_threshold：指定绘制结果框的 NMS 阈值。

若使用官方提供的预训练模型或 FGD 蒸馏训练模型进行预测，更换weights路径并增加--slim_config即可。预测完成后，会生成类似下图的版面分析可视化结果——每个区域被绘制为不同颜色的框，并标注其类别名称与置信度：

7. 模型导出与推理

7.1 模型导出

这里需要区分两类模型文件：

  • checkpoints 模型：训练过程中保存的模型，只保存模型参数，多用于恢复训练；
  • inference 模型（paddle.jit.save保存的模型）：把模型结构和模型参数一并固化到文件中的模型，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合实际系统集成。

版面分析模型转 inference 模型的步骤如下：

python3 tools/export_model.py \ -c configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml \ -o weights=output/picodet_lcnet_x1_0_layout/best_model \ --output_dir=output_inference/
  • 如无需导出后处理，请指定：-o export.benchmark=True（如果-o已出现过，此处删除-o）；
  • 如无需导出 NMS，请指定：-o export.nms=False。

转换成功后，目录下会出现三个文件：

output_inference/picodet_lcnet_x1_0_layout/ ├── model.pdiparams # inference 模型的参数文件 ├── model.pdiparams.info # inference 模型的参数信息，可忽略 └── model.pdmodel # inference 模型的模型结构文件

若使用官方提供的预训练模型或 FGD 蒸馏训练的模型导出，同样更换weights路径并增加--slim_config：

python3 tools/export_model.py \ -c configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml \ --slim_config configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x2_5_layout.yml \ -o weights=./output/picodet_lcnet_x2_5_layout/best_model \ --output_dir=output_inference/

7.2 模型推理

使用导出的推理模型进行推理，model_dir指向推理模型目录，--device指定 GPU 或 CPU 设备：

python3 deploy/python/infer.py \ --model_dir=output_inference/picodet_lcnet_x1_0_layout/ \ --image_file=docs/images/layout.jpg \ --device=CPU

推理完成后，会输出以下日志：

------------------------------------------ ----------- Model Configuration ----------- Model Arch: PicoDet Transform Order: --transform op: Resize --transform op: NormalizeImage --transform op: Permute --transform op: PadStride -------------------------------------------- class_id:0, confidence:0.9921, left_top:[20.18,35.66],right_bottom:[341.58,600.99] class_id:0, confidence:0.9914, left_top:[19.77,611.42],right_bottom:[341.48,901.82] class_id:0, confidence:0.9904, left_top:[369.36,375.10],right_bottom:[691.29,600.59] class_id:0, confidence:0.9835, left_top:[369.60,608.60],right_bottom:[691.38,736.72] class_id:0, confidence:0.9830, left_top:[369.58,805.38],right_bottom:[690.97,901.80] class_id:0, confidence:0.9716, left_top:[383.68,271.44],right_bottom:[688.93,335.39] class_id:0, confidence:0.9452, left_top:[370.82,34.48],right_bottom:[688.10,63.54] class_id:1, confidence:0.8712, left_top:[370.84,771.03],right_bottom:[519.30,789.13] class_id:3, confidence:0.9856, left_top:[371.28,67.85],right_bottom:[685.73,267.72] save result to: output/layout.jpg Test iter 0 ------------------ Inference Time Info ---------------------- total_time(ms): 2196.0, img_num: 1 average latency time(ms): 2196.00, QPS: 0.455373 preprocess_time(ms): 2172.50, inference_time(ms): 11.90, postprocess_time(ms): 11.60

日志字段含义：

  • Model：模型结构（此处为 PicoDet）；
  • Transform Order：预处理操作链（Resize → NormalizeImage → Permute → PadStride）；
  • class_id、confidence、left_top、right_bottom：分别表示类别 id、置信度、左上角坐标、右下角坐标；
  • save result to：可视化版面分析结果保存路径，默认保存到./output文件夹；
  • Inference Time Info：推理耗时，其中preprocess_time表示预处理耗时，inference_time表示模型预测耗时，postprocess_time表示后处理耗时。

从示例日志可以看到，纯模型推理（inference_time）仅 11.90ms，说明导出后的 PicoDet 推理模型具备很高的实时性，适合作为文档解析流水线中的前置检测组件。

8. 与 PP-Structure 流水线的衔接

训练并导出的版面分析模型可以无缝接入 PP-Structure 的文档结构化流水线。在 ppstructure/utility.py 中定义了布局相关参数，例如：

  • --layout_model_dir：版面分析模型推理模型路径；
  • --layout_dict_path：版面分析模型字典路径（默认指向 layout_publaynet_dict.txt）；
  • --layout_score_threshold：得分阈值，默认 0.5，过滤置信度低于该值的候选框；
  • --layout_nms_threshold：NMS 阈值，默认 0.5，控制重叠框的抑制强度。

这些参数与 predict_layout.py 中的LayoutPredictor后处理逻辑直接对应：PicoDetPostProcess（picodet_postprocess.py）在解码每个类别得分时使用score_threshold过滤低分框，再通过hard_nms以nms_threshold完成类内去重，最后还会基于 IoU containment 对同时命中多个类别的重叠框做一次合并（优先保留 table 类别）。

在PPStructure完整流水线中，版面分析输出的区域类型会分流到不同处理分支：Text/Title 等区域交给 OCR 识别，Table 区域交给表格结构识别，从而完成"版面分析 → OCR / 表格识别 → 版面恢复"的完整文档解析。更详细的 whl 包调用方式与参数说明可参见 quick_start.en.md。

9. 引用

@inproceedings{zhong2019publaynet, title={PubLayNet: largest dataset ever for document layout analysis}, author={Zhong, Xu and Tang, Jianbin and Yepes, Antonio Jimeno}, booktitle={2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)}, year={2019}, volume={}, number={}, pages={1015-1022}, doi={10.1109/ICDAR.2019.00166}, ISSN={1520-5363}, month={Sep.}, organization={IEEE} } @inproceedings{yang2022focal, title={Focal and global knowledge distillation for detectors}, author={Yang, Zhendong and Li, Zhe and Jiang, Xiaohu and Gong, Yuan and Yuan, Zehuan and Zhao, Danpei and Yuan, Chun}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, pages={4643--4652}, year={2022} }

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AI短剧自动生成这个方向&#xff0c;我实打实折腾了小半年&#xff0c;从一个人对着满屏报错发呆&#xff0c;到现在能在半小时左右产出一集完整短片&#xff0c;中间踩过的坑比拍出来的片子还多。这篇文章不卖课、不扯概念&#xff0c;就讲我自己跑通的这套全流程&#xff1a;…

作者头像 李华