May, 2020

全局表格抽取器（GTE）：使用视觉上下文进行联合表格识别和单元格结构识别的框架

PDF
TL;DR本文介绍了全局表格提取器（GTE），它是一种由视觉引导的系统框架，旨在通过基于自然单元格包含约束的新型罚函数来训练表格网络，以检测表格和单元格结构，结合表格风格，设计一种新的分层单元格检测网络，并定期标记表格和单元格结构以便成为训练数据。实验证明，GTE 在表格检测和单元格结构识别方面超过之前的最先进结果，并且在新的跨域 FinTabNet 数据集上的实验表明，在单元格结构识别方面比 vanilla RetinaNet 的物体检测模型提高了 45% 以上。
发现论文，激发创造
  • 基于图的财务报表提取

    本文提出了 FinTab 数据集，包含 1600 个财务表以及它们在 JSON 表示中的结构，以方便从非结构化数字文件中提取表格。同时，作者还提出了一种基于 GFTE 的图卷积神经网络模型，它将图像特征、位置特征和文本特征集成在一起，用于精确的边缘预测，并取得了总体上不错的结果。

    Mar, 2020

  • 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

  • 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

  • CTE：一种用于上下文化表格提取的数据集

    该论文提出了一种 Contextualized Table Extraction (CTE) 的任务，目的是根据文档的文本信息来提取和定义表格结构，提供了一个包含超过 35,000 个表格的科学论文的数据集，并且可以用于开发各种任务的端到端流程，包括文档布局分析、表格检测、结构识别和功能分析，并且定义了评估指标，描述了此数据集的优点、限制和未来工作。

    Feb, 2023

  • 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

  • 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

  • TableFormer: 基于 Transformer 的表格结构理解

    本文提出了一种新的表格结构识别模型，通过引入新的对象检测解码器和基于 transformer 的解码器，能够更准确地提取表格内容并处理各种形式的表格。

    Mar, 2022

  • 基于图像的表格识别：数据、模型和评估

    本研究提出了一个基于编码器 - 解码器结构的深度学习模型，用于将表格图像转换为 HTML 代码，并使用一种新的基于 Tree-Edit-Distance 相似度（TEDS）度量方法实现表格识别，实验结果表明所提出的模型在复杂表格识别方面具有优秀的表现。

    Nov, 2019

  • TC-OCR：高效检测与识别表格结构和内容的 TableCraft OCR

    我们提出了一种端到端的流程，通过集成深度学习模型实现图像中的表格自动识别，解决了表格检测、表格结构识别和表格内容识别的问题，提高了准确性和效率。

    Apr, 2024

  • ClusterTabNet：用于表格检测和表格结构识别的有监督聚类方法

    我们提出了一种新颖的基于深度学习的方法来对文档中的单词进行聚类， 并应用于检测和识别 OCR 输出中的表格。我们将表的结构从底部向上解释为单词之间的关系图（属于同一行，列，标题以及同一张表），并使用 Transformer 编码器模型来预测其邻接矩阵。我们在 PubTables-1M 数据集以及 PubTabNet 和 FinTabNet 数据集上展示了我们方法的性能。与当前的最先进的检测方法如 DETR 和 Faster R-CNN 相比，我们的方法在精度上达到了类似或更好的结果，并且要求更小的模型。

    Feb, 2024