unitable

整合表格识别任务的统一框架

UniTable 表格识别自监督预训练 Transformer 表格结构 Github 开源项目

UniTable是一个创新的表格识别框架，统一了训练范式、目标和模型架构。它利用自监督预训练和语言建模，有效处理表格结构、单元格内容和边界框识别。该项目在四个大型数据集上展现最先进性能，并提供完整的推理流程Jupyter Notebook，支持多数据集微调和全面表格识别。

table-transformer-detection - Table Transformer：先进的文档表格检测模型

GithubHuggingfaceTable Transformer图像处理开源项目文档分析模型深度学习表格检测

Table Transformer是一个专门用于文档表格检测的开源模型。它基于DETR架构，在PubTables1M数据集上训练，能够有效地从非结构化文档中识别和定位表格。该模型采用Transformer结构，支持多种文档格式的处理。Table Transformer提供了简洁的API，方便开发者集成表格检测功能。凭借其在准确性和性能方面的优异表现，Table Transformer成为文档分析和信息提取领域的重要工具。

table-transformer-structure-recognition-v1.1-all - Table Transformer开源表格结构识别模型

GithubHuggingfaceTable Transformer开源项目文档分析模型深度学习表格识别计算机视觉

Table Transformer是一个开源的表格结构识别模型，基于DETR架构设计。该模型在PubTables1M和FinTabNet.c数据集上进行了预训练，采用'normalize before'设置优化了网络结构。Table Transformer能够准确检测文档中的表格，为表格结构分析提供了有力支持。项目提供了详细文档，便于研究人员和开发者进行深入研究和实际应用。

table-transformer-structure-recognition - Table Transformer表格结构识别模型

DETRGithubHuggingfaceTable Transformer对象检测开源项目模型深度学习表格识别

Table Transformer是一个基于DETR架构的表格结构识别模型，在PubTables1M数据集上微调。它能有效检测表格中的行、列等结构元素，适用于非结构化文档中的表格提取。这个开源模型可用于改进文档分析和信息提取流程。作为一种先进的图像识别和机器学习技术，Table Transformer为表格结构识别任务提供了新的解决方案。

table-transformer - 基于深度学习的表格提取与结构识别模型

GithubPubTables-1MTable Transformer开源项目深度学习目标检测表格提取

Table Transformer (TATR)是一种基于对象检测的深度学习模型,用于从PDF和图像中提取表格。该模型支持表格检测、结构识别和功能分析,并提供完整的训练和推理代码。TATR还发布了在PubTables-1M等大规模数据集上的预训练模型权重,有助于实现高精度的表格提取和分析。

yolov8m-table-extraction - 精准表格识别工具，适用于有框及无框表格检测

GithubHuggingfaceKeremberkeUltralyticsYolo开源项目模型目标检测表格提取

本项目采用YOLOv8与PyTorch技术，专注于表格检测，支持有框和无框样式。通过UltralyticsPlus库中的'keremberke/yolov8m-table-extraction'模型，可以简单地进行安装和预测分析，验证集上的平均精度为0.95194。项目提供详尽的使用指南，包括模型参数设置及推理步骤，帮助用户快速获取稳定的检测结果。

surya_tablerec - 基于transformers的高效表格识别模型提升文档分析效率

GithubHuggingfacesuryatransformers开源项目模型表格识别

surya_tablerec是一个基于transformers库的开源表格识别模型，专为surya项目开发。该模型能够识别和提取文档中的表格结构，适用于处理各种复杂的表格布局。surya_tablerec可帮助研究人员和数据分析师从大量文档中快速提取表格信息，提高文档分析效率。该项目采用CC-BY-NC-SA-4.0许可证，可用于非商业用途。

yolov8s-table-extraction - 基于YoloV8的表格检测与提取模型

GithubHuggingfacePyTorchYOLOv8开源项目模型深度学习目标检测表格提取

该项目利用YoloV8技术为表格检测与提取提供了解决方案，适用于有边框及无边框的表格。通过ultralyticsplus库支持，模型安装与操作便捷，精度高达0.98376。项目包含使用指南及多种模型选择，适用于快速而可靠的表格数据提取，是数据分析和管理的理想工具。

Tabular-LLM - 表格智能数据集的收集与LLM模型优化

Alpaca-CoTGithubLLMTabular LLM开源项目微调平台表格智能

此项目利用Alpaca-CoT平台，集合和整理多种表格智能任务的数据集，并对现有的大型语言模型进行微调，以提升其对表格数据的理解和处理能力。主要涵盖表格问答和表格-文本生成等任务。项目提供开源训练代码和格式统一的表格数据，并开放训练模型，助力研究者复现及优化表格智能任务。

detr-doc-table-detection - 基于DETR模型的文档表格智能识别系统

DETRGithubHuggingface开源项目文档处理模型深度学习目标检测表格检测

detr-doc-table-detection是一个基于DETR架构的文档表格检测模型，能够精准识别有边框和无边框表格。该模型由Taha Douaji开发，采用ICDAR2019数据集训练，适用于各种文档分析场景。模型提供简洁的API接口，便于集成到现有系统中。作为文档信息提取的重要工具，它在提高数据处理效率方面具有显著优势。

TF-ID - 开源AI模型助力学术论文表格和图像高效提取

GithubTF-ID图像识别学术论文对象检测开源项目表格识别

TF-ID是一系列用于从学术论文中提取表格和图像的目标检测模型。项目开源了训练代码、模型权重和标注数据集。TF-ID包含四个版本，分为基础和大型模型，可提取有无标题文本的表格和图像。模型基于Florence-2微调，测试准确率达98.06%。项目提供使用示例和完整训练指南，方便研究者复现和应用。

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