Table Transformer Structure Recognition V1.1 Pub
基于PubTables1M数据集训练的表格变换器模型,用于文档中的表格结构识别。
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发布时间 : 11/18/2023
模型简介
表格变换器(TATR)是一种基于Transformer的目标检测模型,专门用于识别文档中的表格结构。该模型基于DETR架构,采用'先归一化'设置,在自注意力与交叉注意力机制前应用层归一化。
模型特点
基于Transformer的架构
采用DETR架构,结合Transformer的强大能力进行表格结构识别。
先归一化设置
在自注意力与交叉注意力机制前应用层归一化,提升模型性能。
大规模预训练
基于PubTables1M数据集进行预训练,具备强大的表格识别能力。
模型能力
表格检测
表格结构识别
文档分析
使用案例
文档处理
表格数据提取
从扫描文档或PDF中提取表格数据
准确识别表格结构和内容
文档数字化
将纸质文档中的表格转换为数字格式
提高文档处理效率
数据管理
数据库录入
自动识别文档表格并录入数据库
减少人工录入工作量
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