%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Slanext Wired
Apache-2.0
SLANeXt_wiredは表構造認識に使用されるディープラーニングモデルで、編集できない表画像を編集可能な表形式（HTMLなど）に変換することができます。
文字認識 複数言語対応
S
PaddlePaddle
1,141
0
Slanet
Apache-2.0
SLANet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）に変換することができます。
文字認識 複数言語対応
S
PaddlePaddle
177
0
Slanet Plus
Apache-2.0
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。
文字認識 複数言語対応
S
PaddlePaddle
1,121
0
Slanext Wireless
Apache-2.0
SLANeXt_wireless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HTML形式に変換できます。
文字認識 複数言語対応
S
PaddlePaddle
244
0
Table Transformer Page Segmentation Floorplan
これはTransformerアーキテクチャに基づく画像分割モデルで、ページレイアウトや平面図の分割タスクに特化しています。
画像セグメンテーション
Transformers
TransformersT
digscom
22
0
Tabletransstructrecog Finetuned Pubt1m Lstabletransstrucrecogv1 Session6
このモデルは表構造認識モデルで、文書から表の構造情報を抽出するために使用される可能性があります。
文字認識 Transformers
TransformersT
nsugianto
67
0
Detr Resnet50 Finetuned Lstabledetv1s9 Lsdocelementdetv1type3 Session7
DETR-ResNet50アーキテクチャに基づくファインチューニングモデル、文書要素検出タスク用
物体検出 Transformers
TransformersD
nsugianto
27
0
Detr Resnet50 Finetuned Lstabledetv1s9 Lsdocelementdetv1type3 Session6
DETRアーキテクチャに基づく物体検出モデルで、ResNet50をバックボーンネットワークとして使用し、特定のデータセットでファインチューニングされています
物体検出 Transformers
TransformersD
nsugianto
28
0
Modelstructure TT V3
MIT
microsoft/table-transformer-structure-recognition-v1.1-allを基にファインチューニングした表構造認識モデル
文字認識 Transformers
TransformersM
rjhugs
20
0
Pix2text Table Rec
MIT
マイクロソフトTable Transformerを基に開発した表構造認識モデルで、ドキュメント内の表検出と認識タスクに使用
文字認識 Transformers
TransformersP
breezedeus
1,124
2
Table Transformer Structure Recognition V1.1 All
MIT
Transformerベースの表構造認識モデル、文書内の表構造を検出するために使用
文字認識 Transformers
TransformersT
microsoft
395.03k
70
Table Transformer Structure Recognition V1.1 Fin
MIT
DETRアーキテクチャに基づく表構造認識モデルで、文書内の表構造を検出・分析するために特別に設計されています。
文字認識 Transformers
TransformersT
microsoft
575
1
Table Transformer Structure Recognition V1.1 Pub
MIT
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。
文字認識 Transformers
TransformersT
microsoft
1,634
4
Tatr Tab Struct V2
PubTables1MとFinTabNetデータセットで訓練されたDETRアーキテクチャモデルで、表構造認識タスク専用
文字認識 Transformers
TransformersT
deepdoctection
99
2
Table Transformer Structure Recognition
MIT
PubTables1Mデータセットで訓練されたテーブルトランスフォーマーモデル、非構造化文書から表構造を抽出するために使用
文字認識 Transformers
TransformersT
microsoft
1.2M
186
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
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Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98