表格结构识别之模型训练、评估与导出

小椰AI 2023-01-13 03:41:39

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表格结构识别之模型训练、评估与导出	表格结构识别之模型训练、评估与导出，各个命令的介绍

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运行完成后，每张图片的excel表格会保存到output字段指定的目录下，同时在该目录下回生产一个html文件，用于可视化查看单元格坐标和识别的表格。gt每一行都由文件名和表格的html字符串组成，文件名和表格的html字符串之间使用。PP-Structure目前提供了中英文两种语言的表格识别模型，模型链接见。准备完成后使用如下命令进行评估，评估完成后会输出teds指标。下面以中文表格识别模型为例，介绍如何识别一张表格。文本识别模型的训练、评估和推理流程可参考。表格识别模型的训练、评估和推理流程可参考。

¶表格结构识别是表格识别系统中的重要组成部分，能够将不可编辑表格图片转换为可编辑的表格形式（例如html）。表格结构识别的目标是对表格的行、列和单元格位置进行识别，该模块的性能直接影响到整个表格识别系统的准确性和效率。表格结构识别模块会输出表格区域的html代码，这些代码将作为输入传递给表格识别产线进行后续处理。

在日常工作和数据处理中，我们经常面临这样的困境：大量的表格数据以图片形式存在，手动录入耗时耗力且容易出错。无论是财务报表、学术论文中的统计表格，还是业务报告中的数据图表，如何快速准确地将这些图像表格转换为可编辑的结构化数据，一直是困扰众多从业者的难题。 PaddleOCR的表格识别功能正是为解决这一痛点而生，通过深度学习技术实现端到端的表格结构识别与内容提取，将图像表格转换为HTML格式的结构化...

金融、财务和保险等行业中的RAG应用系统，针对PDF和图片中的表格进行识别，具有非常重要的实际意义。在这些业务场景中，表格数据通常包含大量结构化信息，例如财务报表、资产负债表、保险理赔单、投资组合明细、信贷记录等。这些表格承载着企业运营、风险评估和决策制定等核心数据，因此对其进行准确、高效的识别和抽取至关重要。

金融、财务和保险等行业中的RAG应用系统，针对PDF和图片中的表格进行识别，具有非常重要的实际意义。在这些业务场景中，表格数据通常包含大量结构化信息，例如财务报表、资产负债表、保险理赔单、投资组合明细、信贷记录等。这些表格承载着企业运营、风险评估和决策制定等核心数据，因此对其进行准确、高效的识别和抽取至关重要。通过将这些表格信息转化为结构化数据并存储到向量数据库中，RAG系统能够快速地检索和分析这些数据，为企业提供智能化的决策支持，帮助识别潜在的风险点、优化财务规划、提高业务处理效

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