表格结构识别之训练前后效果展示

小椰AI 2023-01-13 03:41:39

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表格结构识别之训练前后效果展示	基于图片，对表格结构识别的训练前后效果进行展示

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目前 PaddleOCR 中表格识别暂未整理到这个仓库中，后续会整理进来。欢迎持续关注。

--- ## 项目介绍 **TableStructureRec** 是一个基于深度学习的开源项目，由RapidAI维护，旨在解决表格结构识别问题。该项目利用先进的计算机视觉技术，从图像中自动提取并解析表格数据，对科研、数据分析、PDF文档处理等领域具有重要意义。它允许开发者高效地从扫描件或图片中的复杂布局中恢复出表格结构，从而简化了数据的自动化处理流程。 --- ## 项目快速启动要快

2021年5月12日收到， 2021年6月4日接受，出版日期2021年6月9日，当前版本日期2021年6月24日。摘要 - Abstract 表格识别的第一阶段是检测文档中的表格区域。随后，在第二阶段识别表格结构，以便从各个单元中提取信息。表格检测和结构识别是表格理解领域的关键问题。然而，由于表格中存在大量的多样性和不对称性，导致了表格分析是一项复杂的任务，因此它是文档图像分析中一个活跃的研究领域。图形处理单元计算能力的最新进展使深度神经网络的性能优于传统的最先进的机器学习方法。表格理解从深度

摘要：旗讯数字推出的企业级表格与手写文字智能识别系统，通过高精度OCR引擎、实时纠错、模型训练等8大功能模块，实现从识别到结构化输出的全流程自动化处理。系统支持复杂表格解析、多风格手写识别，并可与ERP、HIS等业务系统无缝对接。在财务、医疗、教育等行业应用中，数据处理效率提升85%以上，错误率降至1%以下。开源平台提供二次开发支持，助力企业快速实现数字化转型。开源地址：https://gitee.com/techflag/

想象一下，你被淹没在无数 PDF、电子表格和扫描文件中，苦苦寻找隐藏在某个复杂表格中的关键数据。从财务报告和研究论文，到简历和发票，这些文档中包含的复杂表格蕴藏着大量的结构化数据，需要快速准确地提取。传统上，提取这些结构化信息一直是数据处理中的一项复杂任务。然而，随着大型语言模型 (LLM) 的兴起，我们现在拥有了另一种工具，有可能解锁复杂的表格数据。优秀的表格解析器的准确性，可以为企业中许多工作流程的自动化铺平道路。您将了解到：表格提取概述及其固有挑战传统的表格提取方法及其局限性。

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