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表格识别

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一个有效的图表图像数据提取框架

建立了可以有效地处理各种图表数据,而不需要做出启发式的假设的鲁棒Box detector系统;提出了一种网络来测量图例匹配阶段图例和检测元素之间的特征相似性;提供了一个关于从信息图表中获取原始表格的baseline,并发现了一些关键的因素来提高各个阶段的性能。

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表格检测识别技术的发展历程

表格检测和识别技术的发展可以追溯到20世纪80年代,当时,随着计算机技术的发展,人们开始尝试使用计算机来检测和识别文档中的表格。当时的技术主要以传统的计算机视觉技术为基础,包括图像处理、分类和特征提取等技术。

高精度的“文件转换 excel”背后藏着这些解题思路!

表格是文档中常见的对象。从学生经常填写的报名表,到办公场景中涉及的财务报表、票据,表格识别的需求广泛存在于个人生活、社会生产之中。尤其在进入九月之后,随着高校开学,企业开始着手下一年度的发展规划,表格处理的任务不断加重。高精确度的表格识别技

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合合信息对于表格识别与内容提炼技术理解及研发趋势

引言:表格是各类文档中常见的对象,其结构化的组织形式方便人们进行信息理解和提取。表格的种类根据有无边框可以划分有线表、少线表、无线表。表格样式复杂多样,如存在背景填充、光照阴影、单元格行列合并等情况。大数据时代存在大量电子文档,应用表格识别

论文解读丨表格识别模型 TableMaster

摘要:在此解决方案中把表格识别分成了四个部分:表格结构序列识别、文字检测、文字识别、单元格和文字框对齐。其中表格结构序列识别用到的模型是基于Master修改的,文字检测模型用到的是PSENet,文字识别用到的是Master模型。

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