table-transformer

基于深度学习的表格提取与结构识别模型

Table Transformer 表格提取深度学习目标检测 PubTables-1M Github 开源项目

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。

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 - 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-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。

tab-transformer-pytorch - 表格数据处理的注意力网络新突破

FT TransformerGithubPytorchTab Transformer亚马逊AI开源项目表格数据

Tab Transformer项目在Pytorch中实现了表格数据的注意力网络，性能接近GBDT。亚马逊最新研究称在实际表格数据集上使用注意力机制超越了GBDT。项目提供详细安装和使用说明，并包含改进的FT Transformer模型以供比较。

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。

unitable - 整合表格识别任务的统一框架

GithubTransformerUniTable开源项目自监督预训练表格结构表格识别

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。

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。

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。

dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型

DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练

DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型，通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示，可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量，为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

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