TF-ID-large-no-caption

学术文献中图表精准识别工具

开源项目 TF-ID 表格提取模型 Huggingface 学术论文图像识别 Github 对象检测

TF-ID项目专注于精准提取学术论文中的表格和图形，由高效的TF-ID-large-no-caption版本支持。该项目来自Yifei Hu，基于Hugging Face的Florence-2，具备97%以上的识别准确率。适合需要处理大量学术图表的研究工作者。

Github

Huggingface

介绍相关项目

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。

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。

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。

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。

Florence-2-large - 多任务视觉AI的统一解决方案

Florence-2GithubHuggingface人工智能图像处理多任务学习开源项目模型计算机视觉

Florence-2是一个由微软开发的视觉基础模型，能够处理多种视觉和视觉-语言任务。该模型通过解释简单的文本提示，可以执行图像描述、目标检测和分割等任务。Florence-2基于FLD-5B数据集进行训练，在零样本和微调场景下均表现优异。模型提供不同规模的版本，支持多种视觉任务，为研究人员和开发者提供了一个versatile的视觉AI工具。

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。

Florence-2-SD3-Captioner - 图像到文本转换的先进工具

AI绘图GithubHuggingfaceVolkswagen Beetletransformers图像描述开源项目模型自然语言处理

Florence-2-SD3-Captioner是一个强大的图像到文本转换工具，支持通过结合多个数据集如google/docci、ProGamerGov/synthetic-dataset等，来生成详尽的图像描述。该工具能够在CUDA设备上高效运行，可处理多种格式的RGB图像。只需提供任务提示和文本，即可获得精确详细的内容描述。

idefics2-8b - 多模态AI模型实现图文交互

GithubHuggingfaceIdefics2图像理解多模态模型开源项目模型自然语言对话视觉AI

Idefics2是一款多模态AI模型，支持图像和文本的任意序列输入并生成文本输出。它能回答图像问题、描述视觉内容、基于多图创作故事，也可作为纯语言模型使用。相比前代，Idefics2在OCR、文档理解和视觉推理方面有显著提升。模型提供8B参数基础版、指令微调版和长对话优化版，均以Apache 2.0许可开源发布。

Florence-2-base - 多任务视觉处理的统一基础模型

Florence-2GithubHuggingface人工智能图像处理多任务学习开源项目模型计算机视觉

Florence-2是一个视觉基础模型，可处理多种视觉和视觉语言任务。该模型通过解释文本提示执行图像描述、物体检测和分割等功能。Florence-2利用FLD-5B数据集进行训练，在零样本和微调场景下均表现优异。它支持图像描述、物体检测、区域描述等多项任务，为视觉应用提供了统一的基础架构。

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