ScreenParser: специализированная модель для разметки веб-интерфейсов
К@kdoronin_blogAI-инженер
3 недОбзор 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.

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
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖