Table Transformer Structure Recognition V1.1 Pub
PubTables1Mデータセットで学習されたテーブルトランスフォーマーモデルで、ドキュメント内の表構造認識に使用されます。
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リリース時間 : 11/18/2023
モデル概要
テーブルトランスフォーマー(TATR)は、ドキュメント内の表構造を認識するために特別に設計されたTransformerベースの物体検出モデルです。このモデルはDETRアーキテクチャに基づいており、'事前正規化'設定を採用し、自己注意機構と交差注意機構の前に層正規化を適用します。
モデル特徴
Transformerベースのアーキテクチャ
DETRアーキテクチャを採用し、Transformerの強力な能力を活用して表構造を認識します。
事前正規化設定
自己注意機構と交差注意機構の前に層正規化を適用し、モデルの性能を向上させます。
大規模事前学習
PubTables1Mデータセットで事前学習されており、強力な表認識能力を備えています。
モデル能力
表検出
表構造認識
ドキュメント分析
使用事例
ドキュメント処理
表データ抽出
スキャンしたドキュメントやPDFから表データを抽出
表構造と内容を正確に認識
ドキュメントデジタル化
紙のドキュメント内の表をデジタル形式に変換
ドキュメント処理効率の向上
データ管理
データベース入力
ドキュメントの表を自動認識してデータベースに入力
手動入力作業の削減
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