在平安科技最新发布的表格识别模型TableMaster中,提出了另外一种解决思路,即同时训练得到单元格内的文字块位置和表格结构。这里涉及到表格的另一种表达形式,这种形式在网页中经常被用到,也即用超文本标记语言来定义表格(如图1)。 图1 表格的超文本标记符和对应的表格 根据超文本标记语言的语法规则,表格是由 标签来...
实验表明,更大的卷积核放在网络的中后部即可达到放在所有位置的精度,与此同时,获得更快的推理速度。PP-LCNet 最终选用了表格中第三行的方案。 更大的1x1卷积层: 在全局平均池化(GAP)层后添加一个1280维的1x1卷积层,以增强模型的拟合能力,同时推理时间增加不多。在 GoogLeNet 之后,GAP(Global-Average-Pooling)后...
在平安科技最新发布的表格识别模型TableMaster中，提出了另外一种解决思路，即同时训练得到单元格内的文字...
本文将重点介绍一种先进的表格识别模型——TableMaster,并深入探讨其工作原理、技术特点以及在实践中的应用。一、TableMaster模型概述TableMaster是一个基于深度学习的表格识别模型,由阿里巴巴团队开发。该模型采用了先进的卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)技术,能够高效地识别各种类型的表格,包括手写表格、印刷表格等。
摘要:在此解决方案中把表格识别分成了四个部分:表格结构序列识别、文字检测、文字识别、单元格和文字框对齐。其中表格结构序列识别用到的模型是基于Master修改的,文字检测模型用到的是PSENet,文字识别用到的是Master模型。 本文分享自华为云社区《论文解读二十八:表格识别模型TableMaster》,作者: cver。
TableMaster是一款强大且实用的表格识别模型,能够从复杂图像中准确提取表格信息。通过深入了解其原理和实现细节,并结合实际应用场景进行适当调整和处理,可以大大提高数据处理和分析的效率和准确性。无论是金融、医疗还是其他领域,TableMaster都展现出了广泛的应用前景和价值。未来随着技术的不断发展,我们期待TableMaster能够...
表格识别技术主要使用基于注意力机制的图片描述模型 RARE,整体流程如下图所示,对于其中的表格区域进行表格识别处理。 表格识别的难点主要在于表格结构的提取,以及将表格信息与 OCR 信息融合。整体流程可以分为上下两部分,其中上半部分(黑色支路)是普通的 OCR 过程,通过(1)文本检测模块对表格图片进行单行文字检测,获得坐...
金融界2025年1月18日消息,国家知识产权局信息显示,中国邮政储蓄银行股份有限公司申请一项名为“表格识别模型的训练方法及装置、表格识别方法及装置、电子设备及计算机程序产品”的专利,公开号 CN 119314191 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本申请公开了一种表格识别模型的训练方法及装置、表格识别方法及装置、电...
引言 表格结构识别功能是智能文档中很重要的一个模块,又加之表格种类繁多,且复杂,又进一步让表格识别任务变得更加困难。 现阶段,开源的表格识别模型众多,但却难以有一个公平的对比,来方便我们在日常使用时选择合适的模型。因此,我们就以此为出发点,旨在解决评估开源