← к ленте

ScreenParser: специализированная модель для разметки веб-интерфейсов

К@kdoronin_blogAI-инженер
3 нед

Обзор компактной модели ScreenParser на базе YOLO для точного распознавания и разметки элементов на скриншотах веб-страниц.

Инструмент позволяет автоматизировать процесс превращения скриншотов сайтов в готовый программный код.

  • Повышает точность распознавания элементов интерфейса по сравнению с обычными LLM.
  • Модель достаточно легкая для запуска на обычном ноутбуке.
  • Упрощает задачу вёрстки макетов и автоматизации работы с браузером.
Большие языковые модели хорошо распознают изображения. Могут подробно описать, что они там видят и даже где оно примерно находится на листе. Но с точным позиционированием элементов на картинке всё ещё справляются не идеально. Для этого существует отдельный класс моделей. Нашёл на Hugging Face маленькую узкоспециализированную модель для разметки скриншотов веб-страниц. Называется ScreenParser. По факту, это YOLO, дообученный на вот этом датасете из 1,45 миллионов веб-страниц. Модель крошечная (25 миллионов параметров), поэтому без проблем запустится на вашем рабочем ноутбуке. Размечает на bbox-ы и класс элемента. Всего есть 55 классов, которые могут существовать на веб-странице. В JSON складывает также уверенность в том, что элемент распознан верно. Если уверенность низкая, то всегда можно сделать кроп нужной области и отправить на распознание ещё раз. Я уже попробовал модель в качестве одного из инструментов при вёрстке макетов по картинке. Пример разметки можете увидеть в медиа поста. Ставьте 🔥 , если хотите скилл по вёрстке из картинки/скриншота с помощью ScreenParser. Думаю, её также можно добавить к какой-нибудь мелкой on-prem-модели для того, чтобы улучшить навык browser-use.
ScreenParser: специализированная модель для разметки веб-интерфейсов

Кратко (AI)

Автор представляет ScreenParser — компактную модель на базе YOLO, обученную на 1,45 млн скриншотов для точного определения элементов веб-страниц. Модель содержит 25 млн параметров и позволяет эффективно размечать интерфейсы, что полезно для автоматизации вёрстки и улучшения навыков browser-use у LLM.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖