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  • 基于图像的表格检测、识别数据集,建立在互联网上Word和Latex文档的新型弱监督基础上,包含417K高质量的标记表
  • 基于深度学习的表格检测识别算法综述.pdf
  • 表格检测识别

    2020-12-03 15:02:52
    CascadeTabNet:An Approach for end to end table detection and structure recognition from image-based documents(2020) Paper DevashishPrasad/CascadeTabNet 网络结构 Iterative transfer learning(迭代...

    CascadeTabNet:An Approach for end to end table detection and structure recognition from image-based documents(2020)

    Paper
    DevashishPrasad/CascadeTabNet

    • 网络结构
      在这里插入图片描述
    • Iterative transfer learning(迭代迁移学习)
      使用多任务学习方法以及迁移学习的多次迭代来实现目标。首先在通用数据集上训练模型,然后针对特定数据集进行多次微调。
      在这里插入图片描述
    • Image Transformation and data augmentation(图像变换和数据扩充)
      • Dilation transform(膨胀变换)
        在膨胀变换中,先将原图转换为二值图像,然后对原图像进行变换以加粗黑色像素区域。
      • Smudge transform
        在这里插入图片描述
    • Pipeline
      在这里插入图片描述
    • 结果
      在这里插入图片描述
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  • 表格检测与识别的数据集TableBank

    千次阅读 2019-11-07 16:15:56
    TableBank是一个基于图像的新表检测和识别数据集,它基于Internet上Word和Latex文档的新型弱监督功能而构建,包含417K高质量标签表。TableBank数据集总共包含417,234个高质量标记的表以及它们在各个领域中的原始文档...

    一、什么是TableBank数据集?
    TableBank是一个基于图像的表格检测和识别数据集,它基于Internet上的Word和Latex文档并利用新颖的弱监督机制来构建的,包含417K高质量标签表格。TableBank数据集总共包含417,234个高质量标记的表格以及它们在各个领域中的原始文档。

    二、引用介绍
    论文TableBank: Table Benchmark for Image-based Table Detection and Recognition详细介绍了TableBank数据集。如果使用者在已发表的作品中使用了该数据集,请引用如下内容:

    Minghao Li, Lei Cui, Shaohan Huang, Furu Wei, Ming Zhou, and Zhoujun Li. 2019. TableBank: Table Benchmark for Image-based Table Detection and Recognition. [pdf]
    @article{li2019tablebank,
        title={TableBank: Table Benchmark for Image-based Table Detection and Recognition},
        author={Li, Minghao and Cui, Lei and Huang, Shaohan and Wei, Furu and Zhou, Ming and Li, Zhoujun},
        journal={arXiv preprint arXiv:1903.01949},
        year={2019}
    }
    

    三、TableBank数据集内容
    TableBank数据集具体数据内容如下表所示:
    TableBank Stastics
    四、如何获取TableBank数据集?
    表格检测部分以COCO格式提供,而表格结构识别部分同时分布在图像文件和相应的txt文件中。https://github.com/doc-analysis/TableBank是一个带有TableBank说明文件的GitHub存储库。如果您想获取TableBank数据集,请填写此表格。如果审核通过,下载链接将发送到您的电子邮件地址。
    :TableBank是根据Attribution-NonCommercial-NoDerivs许可发布的。使用者必须给予相应的可信度提供许可证的链接,并指出是否进行了更改。使用者不得将TableBank数据集用于商业目的。如果使用者重新混合,变换或者重构该数据集,则可能无法分发修改后的数据集。

    五、在TableBank数据集的相关训练结果
    (1). Table Detection
    Table Detection
    (2). Table Structure Recognition
    Table Structure Recognition
    六、Related Resources
    [Gilani et al., 2017] A. Gilani, S. R. Qasim, I. Malik, and F. Shafait. Table detection using deep learning. In Proc. of ICDAR 2017, volume 01, pages 771–776, Nov 2017.

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  • 深度学习表格检测-table-ocr

    千次阅读 2020-11-28 19:43:34
    table-ocr是一个运用unet实现对文档表格的自动检测表格重建的OCR项目。 OCR工具是目前比较受欢迎,且提高很多工作效率的一类工具。 它背后到底是如何实现的? table-ocr这个项目可以帮你揭开它神秘的面纱。 ...

    https://github.com/chineseocr/table-ocr

    table-ocr

    Star:119

    table-ocr是一个运用unet实现对文档表格的自动检测,表格重建的OCR项目。

    OCR工具是目前比较受欢迎,且提高很多工作效率的一类工具。

    它背后到底是如何实现的?

    table-ocr这个项目可以帮你揭开它神秘的面纱。

    img

    另外,使用过OCR工具的同学应该都清楚,OCR在印刷体文字识别过程中效果越来越好,但是在表格方面一直捉襟见肘。table-ocr就针对表格检测进行设计和优化,在表格识别、重建效果方面非常突出。

    表格标注问题资料: https://github.com/daaituzi/table-unet-tf2/issues/1

    参考: https://my.oschina.net/u/4585416/blog/4398418

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  • 表格检测开源网络推荐

    千次阅读 2019-09-03 15:09:50
    paddleocr: 检测表格内容: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/ppstructure/README_ch.md # GPU安装 python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.1 -i ...用法: import os import cv2 ...

    paddleocr:

    检测表格内容:

    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.2/ppstructure/README_ch.md

    # GPU安装
    python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
    
    # CPU安装
     python3 -m pip install paddlepaddle==2.1.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
    pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
    pip install  paddleocr>=2.2 # 推荐使用2.2+版本

    用法:

    
    
    import os
    import cv2
    from paddleocr import PPStructure,draw_structure_result,save_structure_res
    
    table_engine = PPStructure(show_log=True)
    
    save_folder = './output/table'
    img_path = r'D:\data\ocr/table1.jpg'
    img = cv2.imread(img_path)
    result = table_engine(img)
    save_structure_res(re
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    2021-06-19 18:42:55
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    万次阅读 2018-10-15 21:17:50
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