Table Detection And Extraction

🚀 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

• 加载模型并进行预测：

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# load model
model = YOLO('foduucom/table-detection-and-extraction')

# set model parameters
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS confidence threshold
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU threshold
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMS class-agnostic
model.overrides['max_det'] = 1000  # maximum number of detections per image

# set image
image = '/path/to/your/document/images'

# perform inference
results = model.predict(image)

# observe results
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。