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。

PaddleOCR - 领先的OCR工具库，支持多语言和多硬件平台

GithubOCRPaddleOCR开源项目文本识别模型训练热门表格识别

PaddleOCR旨在为开发者提供一套丰富、领先且实用的OCR工具库，帮助开发者快速训练并部署OCR模型。它不仅支持中英文识别，还支持多语言和多硬件平台，包括最新的PP-OCRv4模型，有效提高了中英文场景下的识别精确度。适用于移动端和服务器端，适配多种开发需求。

Awesome-LLM-Tabular - 大型语言模型与表格数据处理研究进展

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理表格数据

Awesome-LLM-Tabular汇集了大型语言模型在表格数据处理领域的研究论文，涵盖数据表示、问答和推理等方面。项目提供论文详细信息、相关工作坊和博客文章，为研究人员提供全面的参考资源，助力快速了解该领域的最新进展。

UniControl - 优化多任务条件生成的统一扩散模型

GithubUniControl任务推理开源项目控制生成模型训练视觉生成

UniControl项目展示了一种新的多任务条件生成模型，支持多种语言提示，通过增强的预训练文本到图像扩散模型和任务感知的HyperNet，实现高精度图像生成和多任务适应。实验结果表明，UniControl在多个单任务控制方法上表现更佳，是可控视觉生成领域的重要进展。

incubator-xtable - 实现数据湖互操作性的跨表格式转换工具

Apache XTableGithub开源开源项目数据格式转换数据湖跨表转换器

Apache XTable™ (Incubating)是一款开源的跨表格式转换工具，支持Apache Hudi、Apache Iceberg和Delta Lake等主流表格式。它采用通用表示模型，简化数据湖操作，允许用户以单一格式写入数据，同时利用其他格式的集成功能。XTable™支持自定义转换器和目录配置，为数据处理系统和查询引擎提供全面互操作性，提高数据湖管理效率。

YAYI-UIE - 多领域信息抽取统一模型

GithubYAYI-UIE信息抽取大模型开源开源项目指令微调

YAYI-UIE是一个信息抽取统一大模型，基于百万级高质量数据训练而成。该模型支持命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务，涵盖通用、安全、金融、生物、医疗等多个领域。YAYI-UIE在多个中英文数据集上展现出优秀的零样本性能，为信息抽取研究和应用提供了有力工具。作为开源项目，YAYI-UIE促进了中文预训练大模型社区的发展，推动了开放人工智能生态系统的建设。

TabFormer - 用于对多变量时间序列进行建模的表格转换器

GithubICASP 2021TabFormerTabular BERT信用卡交易数据集多变量时间序列开源项目

该项目提供了用Pytorch实现的Tabular Transformers源代码和数据，可用于多变量时间序列建模。项目特点包括层级变压器模块、综合信用卡交易数据集、改进的自适应Softmax和为表格数据调整的DataCollatorForLanguageModeling模块。代码架构基于HuggingFace的transformers框架，拥有很好的扩展性和易用性。

active-table - 灵活可定制的网页表格组件实现高效数据管理

Active TableGithubweb组件可编辑表格开源项目数据可视化自定义功能

Active Table是一款功能全面的可定制网页表格组件。它支持行列的增删改查、文本验证、排序、分页和过滤等核心功能，并提供多种列类型选择。组件兼容多种文件格式的导入导出，支持程序化单元格更新和响应式布局。最新版本增加了表格列行的拖拽功能，进一步增强了操作便利性。Active Table能够满足从基础表格到复杂数据可视化的多样化需求，为用户提供高效的数据管理和展示解决方案。

U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测

GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用

U-2-Net，一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术，通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域，并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。

MT-UNet - 融合Transformer和UNet的医学图像分割新模型

GithubMT-UNet医学图像分割开源项目数据集准备权重文件模型训练

MT-UNet是一种结合Transformer和UNet优势的医学图像分割模型。该模型在Synapse和ACDC数据集上分别达到79.20%和91.61%的DSC评分。MT-UNet通过混合transformer结构实现多尺度特征融合，为医学图像分析提供新思路。项目开源代码和预训练权重，便于研究者复现结果和深入研究。

InstructUIE - 基于Flan T5的统一信息抽取指令微调框架

GithubInstructUIE信息提取开源项目模型训练深度学习自然语言处理

InstructUIE是一个基于Flan T5预训练模型的指令微调框架，致力于统一信息抽取。该项目通过自定义数据集微调，实现多种信息抽取任务的统一处理。InstructUIE提供完整的训练和评估脚本，并开放预训练模型下载，为自然语言处理研究和应用提供有力支持。

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