《大模型LLMsRAG版面分析表格识别方法篇》电子书下载

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这篇文章介绍了大模型（LLMs）在表格识别任务中的应用，特别是深度学习方法在表格识别中的应用。以下是文章的主要内容总结：

研究背景
​​1.背景介绍:​​
表格识别是文档识别领域的重要挑战，因为表格的尺寸、类型和样式多样化，且现有文档资料包括现代电子文档和历史的手写扫描文档，这些文档在样式设计、光照条件和纹理特性等方面存在显著差异。

2.​​研究内容:​​
本文探讨了表格识别的任务和方法，重点介绍了传统方法和深度学习方法在表格识别中的应用。

3.​​文献综述:​​
文章回顾了表格识别的传统方法和近年来兴起的深度学习方法，包括基于规则的方法、pdfplumber工具、以及多种深度学习模型如TableNet、CascadeTabNet、SPLERGE和DeepDeSRT。

核心内容
1.​​传统方法:​​
利用规则指导和图像处理技术，通过腐蚀与膨胀算法、像素连通性分析、线段检测和直线拟合等技术识别表格结构和内容。

2.​​pdfplumber表格抽取:​​
​​lattice模式:​​ 通过图像处理检测水平和竖直方向的直线，生成表格的bounding box，解析表格结构和填充单元格内容。
​​stream模式:​​ 通过文本对齐确定表格的bounding box，解析表格结构和填充单元格内容。
​​
3.深度学习方法-语义分割:​​
-​​table-ocr/table-detect:​​
table-ocr: 使用Unet实现对文档表格的自动检测和重建。
table-detect: 使用YOLO进行表格检测，Unet进行表格单元格定位。

-​​腾讯表格图像识别:​​
使用图像分割方法识别表格线条，但效果不佳。

-​​TableNet:​​
提出了一种端到端的深度学习模型，用于检测和提取扫描文档图像中的表格信息。使用VGG-19网络进行预训练，并通过FCN架构进行表提取。

-​​CascadeTabNet:​​
基于级联掩码R-CNN HRNet模型，进行表检测和结构识别。采用两阶段迁移学习策略，提高模型在不同类型数据集上的表现。

-​​SPLERGE:​​
提出了一种两阶段的表格结构识别方法，先自顶向下分割表格区域，再自底向上合并网格结构。

-​​DeepDeSRT:​​
提供了一个神经网络框架，用于检测和理解文档图像中的表格。使用快速RCNN进行表检测，并通过全连接网络进行结构识别。

本文总结了表格识别的多种方法，特别是深度学习方法在表格识别中的应用。通过对比和分析不同方法的优缺点，文章展示了深度学习方法在提高表格识别精度和效率方面的潜力。未来的研究可以进一步优化这些模型，以应对更复杂的表格识别任务。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型LLMsRAG版面分析表格识别方法篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！