/ Модель

Характеристики

Параметры
6,3 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
table-transformer · dense
Опубликована
29 мар 2024

pix2text-table-rec

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes8 профессий

Модель на базе Table Transformer для обнаружения таблиц в документах и распознавания их структуры в конвейерах Pix2Text.

1 007скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены17 июн 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

breezedeus/pix2text-table-rec — модель распознавания структуры таблиц для Pix2Text, основанная на Table Transformer и дообученная на наборах PubTables1M и FinTabNet.c. Это компактная модель на архитектуре DETR с Transformer-детектором объектов; в репозитории указано 6,3 млн параметров. Она предназначена для обнаружения таблиц и их элементов на изображениях документов, чтобы использовать результаты в конвейерах извлечения и распознавания табличной структуры.

Модель принимает изображения документов и выдаёт обнаруженные объекты, в том числе области таблиц. Она описана как форк исходной модели Table Transformer с возможностью дальнейшего развития. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Карточка не приводит сведений о поддерживаемых языках или численном размере контекста; применимость зависит от качества изображения и соответствия документа типам таблиц, представленным в обучающих данных.

Сценарии применения

  • обнаружение таблиц на сканах и изображениях документов
  • поиск областей таблиц перед извлечением их структуры
  • предварительная обработка документов для распознавания таблиц в Pix2Text

Ограничения

Карточка не описывает точность и ограничения по типам документов; результаты могут зависеть от качества изображений и соответствия таблиц обучающим данным.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Table Structure Recognition Model for Pix2Text (P2T)

Currently, this model is forked from https://huggingface.co/microsoft/table-transformer-structure-recognition-v1.1-all (much thanks to the authors), and will be evolving afterward.

Documents for Pix2Text


Table Transformer (TATR) model trained on PubTables1M and FinTabNet.c. It was introduced in the paper Aligning benchmark datasets for table structure recognition by Smock et al. and first released in this repository.

Disclaimer: The team releasing Table Transformer did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team.

Model description

The Table Transformer is equivalent to DETR, a Transformer-based object detection model. Note that the authors decided to use the "normalize before" setting of DETR, which means that layernorm is applied before self- and cross-attention.

Usage

You can use the raw model for detecting tables in documents. See the documentation for more info.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · object-detection

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
TableTransformerForObjectDetection
Ревизия весов
d58c8c3

0 моделей