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Yolov8m Table Extraction

由keremberke開發
基於YOLOv8m的目標檢測模型,專門用於表格提取任務,能夠檢測帶邊框和無邊框的表格。
下載量 69.06k
發布時間 : 1/29/2023

模型概述

該模型是一個基於YOLOv8架構的目標檢測模型,專門用於從文檔圖像中提取表格區域。它可以識別帶邊框和無邊框的表格,適用於文檔處理和數據提取場景。

模型特點

高精度表格檢測
在驗證集上達到mAP@0.5(box) 0.95194的高精度
支持多種表格類型
能夠檢測帶邊框和無邊框兩種類型的表格
基於YOLOv8架構
採用最新的YOLOv8m架構,平衡了速度和精度

模型能力

表格區域檢測
文檔圖像分析
目標檢測

使用案例

文檔處理
PDF表格提取
從PDF文檔中自動檢測和提取表格區域
可準確識別文檔中的表格位置
掃描文檔處理
處理掃描的文檔圖像,定位其中的表格
適用於帶噪聲的掃描文檔
數據提取
表格數據數字化
作為OCR流程的前置步驟,先定位表格區域
提高後續OCR處理的準確性
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