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Slanet Plus

PaddlePaddleによって開発
SLANet_plusは表構造認識に使用されるモデルで、編集できない表画像を編集可能な表形式(HTMLなど)に変換でき、表認識システムで重要な役割を果たし、表認識の精度と効率を効果的に向上させることができます。
ダウンロード数 1,121
リリース時間 : 6/6/2025

モデル概要

SLANet_plusは表構造認識に特化したディープラーニングモデルで、表の行、列、セルの位置を正確に認識し、編集できない表画像を編集可能なHTML形式に変換できます。このモデルは表認識システムで重要なサポートを提供し、様々な文書処理フローに統合できます。

モデル特徴

高精度の表構造認識
表の行、列、セルの位置を正確に認識し、編集できない表画像を編集可能なHTML形式に変換できます。
多モジュール統合パイプライン
汎用表認識V2パイプラインとPP - StructureV3パイプラインを提供し、表分類、構造認識、テキスト検出と認識などの複数のモジュールを統合しています。
高効率推論
モデルの保存サイズはわずか6.9Mで、GPUとCPUで良好な推論速度を持ち、GPUでの推論時間は約140msです。
エンドツーエンドのソリューション
画像入力から構造化出力までの完全なプロセスをサポートし、HTML、Excelなどの複数の形式を出力できます。

モデル能力

表構造認識
表画像変換
HTML形式出力
Excel形式出力
多モジュール協調処理

使用事例

文書処理
財務諸表認識
スキャンした財務諸表画像を編集可能なHTMLまたはExcel形式に変換します。
表構造を正確に認識し、元のデータ関係を保持します。
経費精算書処理
経費精算書の表情報を自動的に認識し、構造化して出力します。
認識精度は63.69%で、手動入力作業を大幅に削減できます。
データデジタル化
歴史文書のデジタル化
紙文書の表内容を編集可能なデジタル形式に変換します。
元の表構造を保持し、後続のデータ分析と処理を容易にします。
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