🚀 YOLOv8s表格检测模型
该模型基于YOLO框架,能够精准检测图像中的表格,无论是有边框还是无边框的表格。它在大量数据集上进行了微调,在表格检测和区分有边框与无边框表格方面达到了很高的准确率。
🚀 快速开始
要开始使用YOLOv8s表格检测模型,请按照以下步骤操作:
pip install ultralyticsplus==0.0.28 ultralytics==8.0.43
from ultralyticsplus import YOLO, render_result
model = YOLO('foduucom/table-detection-and-extraction')
model.overrides['conf'] = 0.25
model.overrides['iou'] = 0.45
model.overrides['agnostic_nms'] = False
model.overrides['max_det'] = 1000
image = '/path/to/your/document/images'
results = model.predict(image)
print(results[0].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()
✨ 主要特性
- 精准检测:能够准确检测图像中的有边框和无边框表格。
- 多功能应用:不仅可用于表格检测,还能助力非结构化文档处理。
- 集成OCR:与光学字符识别(OCR)技术无缝集成,实现表格数据的精确提取。
- 社区协作:鼓励用户参与,通过提供不同设计和类型的表格图像,提升模型性能。
📚 详细文档
模型详情
模型描述
YOLOv8s表格检测模型是一种多功能解决方案,可精确识别图像中的表格,无论其设计是有边框还是无边框。该模型的能力不仅限于检测,还在处理非结构化文档方面发挥着关键作用。通过采用先进的边界框绘制技术,用户可以在视觉内容中隔离出感兴趣的表格。
该模型的独特之处在于它与光学字符识别(OCR)技术的协同作用。这种无缝集成使模型不仅能够定位表格,还能提取其中的相关数据。边界框信息指导表格的裁剪,然后结合OCR技术精心提取文本数据,简化了从非结构化文档中检索信息的过程。
- 开发者:FODUU AI
- 模型类型:目标检测
- 任务:表格检测(有边框和无边框)
此外,YOLOv8s表格检测模型并不局限于表格检测。它是一个多功能工具,有助于非结构化文档的处理。通过利用先进的边界框技术,该模型使用户能够在文档的视觉内容中隔离出表格。该模型的独特之处在于它与光学字符识别(OCR)技术的无缝集成。边界框信息和OCR的结合允许从表格中精确提取数据。这种全面的方法简化了从复杂文档中检索信息的过程。
我们鼓励用户积极参与协作,以增强模型的功能。通过提供不同设计和类型的表格图像,用户在提高模型准确检测各种表格的能力方面发挥着关键作用。用户可以通过我们的平台或发送邮件至info@foduu.com参与社区贡献。我们重视推动表格检测和提取不断改进和创新的协作努力。
支持的标签
['bordered', 'borderless']
使用场景
直接使用
YOLOv8s表格检测模型可直接用于检测图像中的表格,无论其是有边框还是无边框,并能够区分这两种类型。
下游使用
该模型还可针对特定的表格检测任务进行微调,或集成到更大的应用程序中,用于家具识别、室内设计、基于图像的数据提取等相关领域。
超出适用范围的使用
该模型不适用于与表格检测无关的目标检测任务或场景。
偏差、风险和局限性
YOLOv8s表格检测模型可能存在一些局限性和偏差:
- 性能可能因训练数据的质量、多样性和代表性而异。
- 模型在检测设计复杂或布局复杂的表格时可能会遇到挑战。
- 准确性可能会受到光照条件、图像质量和分辨率变化的影响。
- 对非常小或距离较远的表格的检测可能不太准确。
- 模型对有边框和无边框表格的分类能力可能会受到设计变化的影响。
建议
用户应了解模型的局限性和潜在偏差。建议针对特定用例进行进一步的测试和验证,以准确评估其性能。
训练详情
训练数据
该模型在一个多样化的数据集上进行训练,该数据集包含来自各种来源的表格图像。数据集包括有边框和无边框表格的示例,涵盖了不同的设计和风格。
训练过程
训练过程涉及大量计算,并在多个周期内进行。模型的权重会进行调整,以最小化检测损失并优化性能。
指标
- mAP@0.5 (box):
- 总体:0.962
- 有边框:0.961
- 无边框:0.963
模型架构和目标
YOLOv8s架构采用了改进的CSPDarknet53作为其骨干网络,并结合了自注意力机制和特征金字塔网络。这些组件有助于模型准确检测和分类表格,同时考虑到大小、设计和风格的变化。
计算基础设施
硬件
NVIDIA GeForce RTX 3060显卡
软件
该模型使用Jupyter Notebook环境进行训练和微调。
模型卡片联系方式
如有咨询和贡献需求,请通过info@foduu.com与我们联系。
@ModelCard{
author = {Nehul Agrawal and
Pranjal Singh Thakur},
title = {YOLOv8s Table Detection},
year = {2023}
}
🔧 技术细节
模型架构
YOLOv8s架构采用了改进的CSPDarknet53作为其骨干网络,结合自注意力机制和特征金字塔网络,使模型能够准确检测和分类不同大小、设计和风格的表格。
训练过程
模型在多样化的数据集上进行训练,训练过程涉及大量计算,经过多个周期的训练,调整模型权重以最小化检测损失,优化性能。
评估指标
使用mAP@0.5 (box)指标评估模型性能,总体mAP@0.5 (box)达到0.962,有边框表格为0.961,无边框表格为0.963。
📄 许可证
文档中未提及相关内容,故跳过该章节。