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FFDNet-L-cpu

FFDNet-S 是一个 600 万参数的目标检测模型，在论文 CommonForms: A Large, Diverse Dataset for Form Field Detection 中使用的数据集上训练。 该模型从三个类别中检测控件：文本框、选择按钮（复选框）和签名字段（Signatures）。

⚠️ 这是模型的 CPU 优化版 ONNX 导出！

结果

安装

commonforms 包可以使用 uv 或 pip 安装，您可以根据喜好选择包管理器。 uv 命令：

uv pip install commonforms

pip 命令：

pip install commonforms

安装完成后，您应该能够在几乎任何 PDF 上运行 CLI 命令。 请参阅 commonforms 文档获取最新信息。

命令行工具

最简单的用法是使用默认推荐设置在 CPU 上运行推理：

commonforms <input.pdf> <output.pdf>

输入	输出

命令行参数

CommonForms API

除了命令行工具，您还可以使用 Python API：

from commonforms import prepare_form

prepare_form(
    \"path/to/input.pdf\",
    \"path/to/output.pdf\"
)

上述所有参数都是 prepare_form 函数的关键字参数。 例如，如果您想在 1216 分辨率下准备带有签名字段的表单并保留现有字段，可以运行：

from commonforms import prepare_form

prepare_form(
    \"path/to/input.pdf\",
    \"path/to/output.pdf\",
    keep_existing_fields=True,
    use_signature_fields=True,
    image_size=1216
)

参考文献

• CommonForms: A Large, Diverse Dataset for Form Field Detection