May, 2019

使用图神经网络重新思考表格识别

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TL;DR本文提出一种基于图网络架构的表格识别方法，在视觉特征提取方面融合了卷积神经网络的优势；实验证明该方法优于基准线方法。此外，为了解决大规模数据集问题，文中提出了一种合成数据集，并开源了数据集生成及图网络训练框架，以推进研究的可复制性。
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发现论文，激发创造
  • TGRNet: 用于表格结构识别的表格图重建网络

    本文在于研究表格结构识别问题，提出了一种端到端可训练的表格图重建神经网络 TGRNet，该方法成功地解决了表格的结构识别问题。

    Jun, 2021

  • 使用双向门控循环单元网络进行表格结构提取

    本文提出了一种基于深度学习的方法，它首先对表格图像进行预处理，然后将其输入到具有门控循环单元（GRU）的双向循环神经网络中，最终将结果分类为行分隔符或列分隔符。该方法在表格结构提取方面取得了显著的性能提升。

    Jan, 2020

  • 异构文档图像中的鲁棒表格检测和结构识别

    RobusTabNet 是一种新的具有表检测和结构识别功能的方法，可检测表格的边界，并从异构文档图像中重建每个表格的细胞结构。我们提出了使用 CornerNet 作为新的区域提议网络进行表检测，并提出了基于分割和合并的表格结构识别方法。

    Mar, 2022

  • 复杂表格结构识别

    本论文提出了一种名为 GraphTSR 的新型图神经网络，用于在 PDF 文件中识别表的结构，其通过预测单元之间的关系来识别表结构，并构建了一个大规模的表结构识别数据集 SciTSR，该模型对于复杂的表具有很高效性，并超过了基准数据集和新构建的数据集中的现有模型。

    Aug, 2019

  • TableNet: 一种深度学习模型，用于从扫描文档图像中端到端地检测表格并提取表格数据

    本文介绍了 TableNet—— 一种新颖的端到端深度学习模型，用于识别文档图像中的表格，并提出了一种语义规则的行提取方法，结果表明该模型在两个公开数据集（ICDAR 2013 和 Marmot Table）上都达到了最佳性能，并能通过给模型添加额外的语义特征进行性能提升，同时表明该模型对数据集的迁移学习效果良好。

    Jan, 2020

  • TabularNet: 一种理解表格数据语义结构的神经网络架构

    提出了一种名为 TabularNet 的新型神经网络结构，采用 CNN 模型来进行表格数据的空间编码，并且利用基于 WordNet 树的图构建方法来进行单元格之间复杂的关系编码，结果表明该方法有效提高了表格分类任务的精度.

    Jun, 2021

  • CascadeTabNet：一种端到端的基于图像文档的表格检测和结构识别方法

    本篇论文提出使用单个深度卷积神经网络（CNN）模型的改进型深度学习端到端方法：CascadeTabNet，用于解决表格检测和结构识别的两个问题，并通过有效的迁移学习和图像增强技术在 ICDAR 2013、ICDAR 2019 和 TableBank 数据集上达到了最佳结果。

    Apr, 2020

  • 结构化文档中的表格理解

    在复杂的商务文件中，本文研究了表格检测与提取，提出一种利用单模型提取表格中信息的方法，并使用基于单词框、位置嵌入、可训练文本特征和图形的全面页面表示来解决这个问题。我们建立了一个新的数据集，提供了多种基线方法和新的神经网络模型来解决表格识别问题，并详细分析了图卷积和自注意力对模型性能的影响。

    Mar, 2019

  • 当工作至关重要：将经典网络结构转换为图卷积神经网络

    该论文研究了如何将经典的 ResNet，Inception 和 DenseNet 等卷积神经网络结构应用于图形识别问题，并在几个公共图形数据集上对这些不同网络结构的性能进行了全面评估。

    Jul, 2018

  • 结构推理机：循环神经网络用于分析群体活动识别中的关系

    本文提出了一种将图形模型和深度神经网络集成到一个联合框架中的方法，在序列推断方面采用递归神经网络的建模，通过对节点之间的边缘施加门来学习推断的适当结构。实证研究表明，这种模型具有处理高度结构化学习任务的潜力，再现了在群体活动识别问题的表现。

    Nov, 2015