MinerU2.5 的研究采用两阶段文档解析：先在低分辨率图像中识别全局结构，再根据版式从原图裁出文字、公式和表格，进行局部精细识别。
作者用这一方式减轻整页高分辨率计算的负担，并在多个基准上评估了准确率与效率。这份较早公开的技术报告此次重新进入趋势列表，可用于理解文档解析为什么需要同时兼顾布局与细节。
MinerU2.5 先看版式，再识别文档细节
MinerU2.5 的研究采用两阶段文档解析：先在低分辨率图像中识别全局结构，再根据版式从原图裁出文字、公式和表格，进行局部精细识别。
MinerU2.5 的研究采用两阶段文档解析：先在低分辨率图像中识别全局结构，再根据版式从原图裁出文字、公式和表格，进行局部精细识别。
MinerU2.5 的研究采用两阶段文档解析：先在低分辨率图像中识别全局结构，再根据版式从原图裁出文字、公式和表格，进行局部精细识别。
作者用这一方式减轻整页高分辨率计算的负担，并在多个基准上评估了准确率与效率。这份较早公开的技术报告此次重新进入趋势列表，可用于理解文档解析为什么需要同时兼顾布局与细节。