TF-ID

开源AI模型助力学术论文表格和图像高效提取

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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介绍相关项目

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

TF-ICON - 利用Text-driven Diffusion模型实现跨域图像无训练组合的框架

GithubICCV 2023TF-ICON开源项目扩散模型无训练跨域图像合成

TF-ICON是一个利用Text-driven Diffusion模型实现跨域图像无训练组合的框架。相比需要实例化优化或微调预训练模型的方法，TF-ICON无需额外训练或优化，就可无缝集成用户提供的对象，还使用了特别提示来帮助模型准确还原真实图像。实验表明，该方法在多个数据集（如CelebA-HQ、COCO和ImageNet）上的表现优于现有技术。

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。

graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架

3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学

TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层，包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等，同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型，如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。

AI-generated_images_detector - 高精度AI生成图像检测模型，适用于图像分类任务

AI-generated_images_detectorGithubHuggingface准确率图像分类开源项目模型训练和评估数据

该高精度AI生成图像检测模型专注于图像分类，适用于imagefolder数据集验证。模型训练后达到了0.9736的准确率，能够有效区分生成与真实图像。通过transformers库中的pipeline进行推理，只需将图像传递给模型即可获得分类结果，适用于对图像分类精度要求较高的应用，能够有效提升AI生成内容的识别能力。

Idefics3-8B-Llama3 - 提升视觉文本处理能力的多模态模型

GithubHuggingfaceIdefics3多模态开源项目文档理解模型模型优化视觉文本处理

Idefics3-8B是由Hugging Face开发的开放性多模态模型，支持处理任意图像和文本序列进行文本生成。该模型在OCR、文档理解和视觉推理方面有显著增强，适用于图像描述和视觉问答任务。Idefics3-8B主要通过监督微调进行训练，可能需要多次提示以获得完整回答。与Idefics2相比，Idefics3在文档理解能力上表现更为出色，并增加了视觉标记编码的多项改进和丰富的数据集支持。

SimpleHTR - TensorFlow手写文本识别系统，支持单词和整行文本识别

CTC解码GithubIAM数据集TensorFlow字束搜索解码开源项目手写文字识别

本手写文本识别系统使用TensorFlow实现，并训练于IAM数据集。其能够识别单词和整行文本，验证集中3/4的单词被正确识别，字符错误率约为10%。系统提供预训练模型下载和多种解码器选项，包括适用于Windows的word beam search解码器。此外，还支持快速数据加载和训练设置，适合快速开发与部署文本识别应用。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现，目标检测解决方案

GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重

该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3，提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能，支持GPU加速、eager模式和图模式训练，并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测，同时支持TF模型导出和Serving。

Pix2Text - 开源Python工具，支持高精度数学公式检测和80多种语言的文本识别

GithubOCRPix2Text开源开源项目数学公式检测表格识别

Pix2Text是一款免费开源的Python工具，主要功能与Mathpix类似，能够将复杂布局的图像、表格、文本和数学公式转换为Markdown格式。它支持超过80种语言的文本识别，包括简体中文、繁体中文、英语和越南语。最新的V1.1.1版本引入了新的数学公式检测模型，大幅提升了识别准确性。用户也可以通过在线服务和演示来体验其强大功能。

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