表格识别任务中提出了 SLANet (Structure Location Alignment Network)网络结构，其中包含CPU友好型轻量级骨干网络PP-LCNet，实现更优的“精度-速度”均衡；轻量级高低层特征融合模块CSP-PAN，有效解决尺度变化较大等复杂场景中的模型预测问题结构，表格识别模型精度从0.97%提升至75.68%，预测速度提升10%；结构与位置信息...
3. 训练 训练表格识别,需要训练三个模型,分别为文本检测,文本识别,表格结构模型,文本检测和识别的训练可以参考之前课程,这里只介绍表格结构模型的训练过程。 本节以pubtabnet数据集、MobileNetV3作为骨干网络的表格结构模型模型介绍如何完成表格结构模型的训练、评估与测试。 3.1 数据准备 本次实验选取PubTabNet数据集作为...
从运行的结果来看,它是将原始图像拆成了图像、图像标题、表格、表格标题、文字和文字标题六个分类。 模型训练 下载PaddleDection 框架代码 PaddleDetection: PaddleDetection 的目的是为工业界和学术界提供丰富、易用的目标检测模型 (gitee.com) 下载,解压,进入PaddleDection 主目录,安装需要的 Python 库 代码语言:j...
源码安装主要为了修改layout不支持多语种的问题,因为内部OCR是支持的,但layout不支持,传入其它语种,会报错。通过源码修改这个限制,让ocr支持多语种。实测效果:由于layout没有在多语种训练,导致识别标签不准确,但是识别文字是准确的。# 背景和问题- 由于paddle OCR加了特殊的校验机制,需要.git文件夹下的版本信息校验,...
由于训练集一般以0度图像为主,旋转图像的信息提取效果往往受到影响。在PP-StructureV2中,输入的图像方向首先由PaddleClas 2提供的PULC文本图像方向模型(Cui 2022)进行校正。数据集中的一些演示图像如图2所示。与文本线方向分类器不同,文本图像方向分类器对整个图像进行方向分类。文本图像方向分类模型在验证集上达到99%...
PP-Structurev2 中,我们采用 PP-LCNet 作为骨干网络,表格识别模型精度从71.73%提升至72.98%;同时加载通过 SSLD 知识蒸馏方案训练得到的图像分类模型权重作为表格识别的预训练模型,最终精度进一步提升2.95%至74.71%。CSP-PAN:轻量级高低层特征融合模块对骨干网络提取的特征进行融合,可以有效解决尺度变化较大等复杂场景中的...
训练数据同时给出了PDF和Word格式。 1 word文档信息提取 1.1 认识.docx格式 现在.docx格式是我们最常见到的一种Word文档格式了,它是微软采用类XML格式标准定义的Word文件。 正因如此,相比早期的.doc文件,.docx文件的兼容性大幅提升。 那么,.docx文件又是如何封装的?.docx实际上是一个zip的压缩文件,比如我们任选一...
解决方法是直接修改源代码，扩大关系抽取的范围，确保训练集的全面覆盖。通过上述方法，可以解决在使用PP-Structure的LayoutXLM进行命名实体识别和关系抽取时遇到的常见问题，提高项目的实施效率和准确性。在后续的开发中，持续关注代码质量和数据适应性，以实现更高效、更准确的模型训练和应用。
断点训练 如果训练程序中断,如果希望加载训练中断的模型从而恢复训练,可以通过指定Global.checkpoints指定要加载的模型路径: python3 tools/train.py -c configs/table/table_mv3.yml -o Global.checkpoints=./your/trained/model 注意:Global.checkpoints的优先级高于Global.pretrain_weights的优先级,即同时指定两个...
2.2 训练KIE模型 3. 参考文献 1. 简介 1.1 背景 关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中,抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务,存在非常多的实际应用场景,如表单识别、车票信息抽取、身份证信息抽取等。然而,使用人力从这些文档图像中提取或者收集关键...