Table Transformer Structure Recognition V1.1 Pub
基於PubTables1M數據集訓練的表格變換器模型,用於文檔中的表格結構識別。
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發布時間 : 11/18/2023
模型概述
表格變換器(TATR)是一種基於Transformer的目標檢測模型,專門用於識別文檔中的表格結構。該模型基於DETR架構,採用'先歸一化'設置,在自注意力與交叉注意力機制前應用層歸一化。
模型特點
基於Transformer的架構
採用DETR架構,結合Transformer的強大能力進行表格結構識別。
先歸一化設置
在自注意力與交叉注意力機制前應用層歸一化,提升模型性能。
大規模預訓練
基於PubTables1M數據集進行預訓練,具備強大的表格識別能力。
模型能力
表格檢測
表格結構識別
文檔分析
使用案例
文檔處理
表格數據提取
從掃描文檔或PDF中提取表格數據
準確識別表格結構和內容
文檔數字化
將紙質文檔中的表格轉換為數字格式
提高文檔處理效率
數據管理
數據庫錄入
自動識別文檔表格並錄入數據庫
減少人工錄入工作量
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