Pix2text Table Rec

🚀 [Pix2Text (P2T)表格结构识别模型]

本模型用于解决文档中表格结构识别的问题，借助Transformer架构的强大能力，能高效准确地识别表格结构，为文档处理提供有力支持。

🚀 快速开始

目前，此模型是从 https://huggingface.co/microsoft/table-transformer-structure-recognition-v1.1-all 复刻而来（非常感谢原作者），后续将会不断发展。

📚 详细文档

• Pix2Text V1.0 新版本发布：最佳开源公式识别模型 | Breezedeus.com ;
• Pix2Text (P2T) 的Github仓库：breezedeus/pix2text ;
• Pix2Text 在线免费服务：p2t.breezedeus.com ;
• Pix2Text 更多信息：breezedeus.com/pix2text ;

Table Transformer (TATR) 模型在 PubTables1M 和 FinTabNet.c 上进行了训练。它由 Smock 等人在论文 Aligning benchmark datasets for table structure recognition 中提出，并首次在 此仓库 中发布。

声明：发布 Table Transformer 的团队并未为此模型撰写模型卡片，因此此模型卡片由 Hugging Face 团队编写。

🔧 技术细节

Table Transformer 等同于 DETR，这是一个基于 Transformer 的目标检测模型。请注意，作者决定使用 DETR 的 “先归一化” 设置，这意味着在自注意力和交叉注意力之前应用层归一化。

💻 使用示例

你可以使用原始模型来检测文档中的表格。更多信息请参阅 文档。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。