71f91d9c31
Conservés comme trace de recherche — non documentés, non factorisés,
ne pas dépendre de ce dossier depuis le code de production.
- test_glm_ocr.py : benchmark GLM-OCR 0.9B (écarté pour
faiblesse sur dp_libelle, praticien et
colonne Recodage).
- test_got_ocr.py : tests GOT-OCR2.0 (échec sur tableaux
denses à en-têtes verticaux).
- test_paddle.py : tentative PaddleOCR (incompatible avec
paddlepaddle installé).
- test_surya.py : tentative Surya (incompatible
transformers 5.6).
- test_qwen_vl.py : Qwen2.5-VL-7B (excellent mais 220s/page,
écarté faute de VRAM et vitesse).
- test_qwen_vl_3b.py : Qwen2.5-VL-3B (retenu, 3s/page, qualité
> GLM-OCR sur les champs critiques).
- test_prompt_ab.py : A/B test prompts Accord/Désaccord.
- test_prompt_crop*.py : prompts + crop ciblé checkboxes (échec
→ module pipeline/checkboxes.py).
- test_prompt_recueil_*.py : prompts page recueil (consignes verbeuses
dégradent la sortie, cf. discussion).
- README.md : index du dossier.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
44 lines
1.4 KiB
Python
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"""Test Surya OCR sur les 4 dossiers de référence."""
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import time
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from pathlib import Path
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from PIL import Image
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from pipeline.ingest import pdf_to_images
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# Surya expose des predictors ; on fait OCR + layout + reading order
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from surya.recognition import RecognitionPredictor
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from surya.detection import DetectionPredictor
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from surya.foundation import FoundationPredictor
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CASES = ["2018 CARC/OGC 7.pdf", "2018 CARC/OGC 27.pdf", "2018 CARC/OGC 55.pdf", "2018 CARC/OGC 86.pdf"]
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def main():
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print("--- Chargement Surya ---")
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t0 = time.time()
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foundation = FoundationPredictor()
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recognition = RecognitionPredictor(foundation)
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detection = DetectionPredictor()
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print(f"Chargé en {time.time()-t0:.1f}s")
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Path("test_surya_out").mkdir(exist_ok=True)
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for pdf in CASES:
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name = Path(pdf).stem
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img_path = pdf_to_images(pdf)[0]
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img = Image.open(img_path)
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print(f"\n=== {name} ===")
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t0 = time.time()
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preds = recognition([img], det_predictor=detection)
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elapsed = time.time() - t0
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lines = []
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for p in preds:
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for l in p.text_lines:
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lines.append(l.text)
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out = "\n".join(lines)
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print(f" ({elapsed:.1f}s, {len(lines)} lignes)")
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print(out[:1500])
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(Path("test_surya_out") / f"{name}.txt").write_text(out)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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