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Table Transformer Detection

microsoftによって開発
DETRアーキテクチャに基づくテーブル検出モデルで、非構造化文書からテーブルを抽出するために特別に設計されています
ダウンロード数 2.6M
リリース時間 : 10/14/2022

モデル概要

このモデルはPubTables1Mデータセットでトレーニングされ、文書内のテーブル構造を検出するために使用され、文書処理やテーブル抽出タスクに適しています

モデル特徴

DETRアーキテクチャに基づく
Transformerアーキテクチャを採用した物体検出モデルで、効率的なテーブル検出能力を備えています
テーブル検出用に最適化
PubTables1Mデータセットでファインチューニングされ、文書内のテーブル検出タスクに特化しています
事前正規化設定
自己注意と相互注意の前にレイヤー正規化を適用し、モデルの安定性を向上させます

モデル能力

文書テーブル検出
テーブル構造認識
非構造化文書処理

使用事例

文書処理
請求書処理
請求書文書からテーブルデータを自動的に検出・抽出します
請求書内のテーブル領域を正確に識別できます
レポート分析
ビジネスレポートからテーブルデータを抽出して分析します
複雑なフォーマットのレポート文書を処理できます
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