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surya_tablerec

基于transformers的高效表格识别模型 提升文档分析效率

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。

detr - Transformer架构重塑目标检测流程
DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉
DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题,在COCO数据集上达到42 AP的性能表现,同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构,实现了图像的高效并行处理,大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型,便于研究人员进行深入探索和实际应用。
DB-GPT-Hub - 通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析
DB-GPT-HubGithubLLMsText-to-SQL开源项目性能调优数据集
DB-GPT-Hub是一个开源实验项目,通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析。该项目包括全流程处理从数据集成到模型优化,截至2023年10月,已对大型开源模型进行优化,显著提升SQL查询的执行准确率。
deformable-detr-DocLayNet - Deformable DETR模型实现文档布局分析 基于DocLayNet数据集
Deformable DETRDocLayNetGithubHuggingface图像处理对象检测开源项目文档布局分析模型
这是一个基于Deformable DETR架构的文档布局分析模型,在DocLayNet数据集上训练。该模型可检测和分类11种文档布局元素,在DocLayNet测试集上实现57.1 mAP。它采用transformer编码器-解码器结构,结合CNN主干网络,使用双向匹配损失训练。此模型可用于文档布局分析任务,也可集成到Aryn分区服务等应用中。
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-ocr - 综合OCR工具和技术资源库
GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习
该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术,涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案,包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。
trocr-small-printed - 基于Transformer的印刷文本OCR模型
GithubHuggingfaceTrOCR人工智能光学字符识别图像转文本开源项目模型深度学习
trocr-small-printed是一个专为印刷文本设计的OCR模型。该模型采用图像和文本Transformer架构,在SROIE数据集上经过微调,能够从单行文本图像中准确提取文字。它适用于多种印刷文档的文本识别任务,为自动化信息提取提供了有效工具。
s2t-small-librispeech-asr - 小型LibriSpeech语音识别模型的高效自动化
GithubHuggingfaceLibriSpeechSpeech2Texts2t-small-librispeech-asr开源项目模型自动语音识别语音转换文本
s2t-small-librispeech-asr是一种小型端到端语音识别模型,使用LibriSpeech ASR语料库进行训练。该模型采用自回归的方式生成转录文本,并结合Pytorch及其工具如torchaudio和sentencepiece以提高准确性。在LibriSpeech“clean”和“other”测试集上的WER分别为4.3和9.0,可满足高性能语音识别应用的需求。
manga-ocr-base - 高精度日语漫画OCR模型支持多场景文本识别
GithubHuggingfaceManga OCR图像文本转换开源项目日本漫画日语文字识别模型视觉编码器解码器
manga-ocr-base是一款专为日语漫画开发的OCR模型,采用Vision Encoder Decoder框架。它不仅能识别垂直和水平文本,还可处理带振假名的文字和图像上的叠加文字。该模型适用于多种字体和样式,并能在低质量图像中保持高识别率。除漫画外,它还可用于一般日语印刷文本识别。该开源项目已在GitHub上发布,为日语文本识别领域提供了新的解决方案。
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。
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