README.md

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license: apache-2.0
base_model: juliozhao/DocLayout-YOLO-DocStructBench
tags:
  - object-detection
  - document-layout-analysis
  - onnx
library_name: onnx
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# DocLayout-YOLO-DocStructBench (ONNX)

[juliozhao/DocLayout-YOLO-DocStructBench](https://huggingface.co/juliozhao/DocLayout-YOLO-DocStructBench) 의 가중치를 **ONNX로 변환한 것**이다.
가중치 자체는 원본과 동일하며 재학습·파인튜닝하지 않았다.

## 왜 ONNX로 변환했는가

원본 가중치는 Apache-2.0 이지만, 이를 실행하는 `doclayout_yolo` 파이썬 패키지는
**AGPL-3.0** 이다. AGPL은 네트워크 서비스로 제공할 때도 소스 공개를 요구하는 강한
카피레프트라, 이 패키지를 제품에 넣으면 라이선스가 전염된다.

Apache-2.0 인 가중치만 ONNX로 변환해 `onnxruntime`(MIT)으로 실행하면
동일한 성능을 유지하면서 AGPL 코드를 배포물에서 제외할 수 있다.

## 원본 대비 변경사항 (Apache-2.0 §4 고지)

- 원본: `juliozhao/DocLayout-YOLO-DocStructBench` (revision `8c3299a30b8ff29a1503c4431b035b93220f7b11`) 의 `doclayout_yolo_docstructbench_imgsz1024.pt`
- 변경: PyTorch `.pt` → ONNX 그래프로 내보내기만 수행. 가중치 값 변경 없음
- 변환 설정: `imgsz=1024`, `opset=17`, `simplify=False`
- 변환 도구: doclayout-yolo 0.0.4, torch 2.11.0, onnx 1.22.0

## 입출력

| | 형태 | 설명 |
|---|---|---|
| 입력 `images` | `[1, 3, 1024, 1024]` float32 | letterbox(패딩값 114) 후 0~1 정규화한 RGB |
| 출력 `output0` | `[1, 300, 6]` float32 | `(x1, y1, x2, y2, confidence, class_id)` |

YOLOv10 계열이라 NMS가 모델 안에 없다(NMS-free). 출력이 이미 최종 검출 결과이므로
후처리는 좌표 역변환과 임계값 필터뿐이다.

## 클래스 (10종, 순서 고정)

```
0 title            5 table
1 plain text       6 table_caption
2 abandon          7 table_footnote
3 figure           8 isolate_formula
4 figure_caption   9 formula_caption
```

## 사용 예

```python
import cv2, numpy as np, onnxruntime as ort
from PIL import Image

session = ort.InferenceSession("doclayout_yolo_docstructbench_imgsz1024.onnx",
                               providers=["CPUExecutionProvider"])
# letterbox 전처리는 ultralytics 와 동일해야 좌표가 맞는다 (cv2 INTER_LINEAR, 패딩 114)
```

전체 구현은 [골든링크 OCR 모듈](https://github.com/podongchip-stack/AIRookie/tree/feature/info/ocr)의
`src/goldenlink_ocr/layout.py` 참고.

## 라이선스

Apache License 2.0 — 원본 저작자의 라이선스를 그대로 따른다.
원저작권은 [juliozhao/DocLayout-YOLO-DocStructBench](https://huggingface.co/juliozhao/DocLayout-YOLO-DocStructBench) 의 저작자에게 있다.