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Table Ninjia

AI驱动的PDF和图像表格数据提取解决方案

Table Ninjia专门用于从PDF和图像中提取表格(extract table from pdf and image)。该在线工具运用先进的AI技术,能够从PDF文档和图像中精准识别并提取表格数据,将其转换为CSV格式。Table Ninjia自动检测表格位置和结构,有效解决了手动提取耗时且易错的问题。对于复杂PDF文档或图像中的表格,该工具都能高效完成提取任务,大幅提升数据处理效率,为用户节省大量时间和精力。

Fill Genius - 自动化数据输入,轻松应对多种表单
AI工具AI自动填表FILLGENIUS数据整合智能检测生产力提升
Fill Genius凭借智能技术为多个表单自动填充数据,减少重复操作,提高效率。适用于产品列表更新、投资申请和求职等多个场景,安全可靠地支持多数据源使用。
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。
thepipe - 全能多模态数据提取API 为LLM开发赋能
APIGithubLLM接口thepi.pe多模态数据提取开源项目文档处理
thepipe是一款多功能API,支持从PDF、网页、视频等多种来源提取markdown、表格和图像数据。该工具与GPT-4等视觉语言模型兼容,可轻松集成各类LLM和向量数据库。thepipe具备AI驱动的文件类型识别、版面分析和结构化数据提取能力,为多模态LLM开发提供综合支持。开发者可选择云端服务或本地部署方式使用。
UPDF - 多功能PDF编辑工具,支持AI智能处理
AI工具
UPDF是一款多功能PDF编辑工具,支持PDF编辑、格式转换、压缩和合并等功能,同时具备AI智能助手,能够快速总结和翻译PDF文档,方便用户高效处理文档,提升工作效率。
tools-ocr - Tree Hole OCR 高效本地文本识别工具
GithubPDF识别Tree Hole OCR开源项目文本识别本地OCR识别跨平台兼容
Tree Hole OCR是一款基于Paddle OCR模型的本地文本识别工具。无需联网即可快速识别文字,支持PDF、图像和截图识别等多种功能。采用Java和JavaFX开发,具有良好的跨平台兼容性,适用于Mac OS X 12.6及以上系统。该工具依赖于DJL、PyTorch等深度学习框架,集成了OpenCV图像处理库。除基本文本识别外,还支持PDF识别和快捷键截图识别。项目开源,可在GitHub或Gitee上获取源码。
Bewai - 智能文档处理平台
AI工具人工智能数据提取文档分类智能文档处理自动化
Bewai智能文档处理平台采用人工智能技术,实现自动化文档分类、数据提取和验证。支持PDF、Word、图片等多种格式,无需预设模板可识别30多种文档,识别率达97%。通过SaaS和API提供服务,适用于银行、保险等行业,提高文档处理效率,降低人力成本。平台界面友好,可帮助企业实现文档管理自动化,加速业务流程。
pdfGPT - 基于GPT的PDF智能问答工具 提高文档阅读效率
GithubOpenAIPDF处理pdfGPT嵌入开源项目语义搜索
pdfGPT是一个开源的PDF文档智能问答工具。它采用文本分割和深度平均网络编码技术,实现PDF内容的语义搜索。通过整合OpenAI功能,pdfGPT生成精确答案并提供页码引用。系统兼容多种模型如GPT-4,同时提供友好界面和API。这一工具显著提高了PDF文档的信息获取效率,适用于研究、学习等多种场景。
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。
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。
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