Table Transformer Detection — модель обнаружения объектов на основе DETR, дообученная на наборе данных PubTables1M для поиска таблиц в документах. Разработана командой Table Transformer; модель представлена в работе Smock и соавторов о комплексном извлечении таблиц из неструктурированных документов. Архитектура использует Transformer и настройку DETR «normalize before», при которой нормализация слоёв применяется перед self-attention и cross-attention. Размер модели — 6,3 млн параметров.

Модель принимает изображения документов и выдаёт обнаруженные области таблиц. Её можно использовать как этап обработки сканов и других неструктурированных документов перед извлечением содержимого таблиц. В репозитории доступны веса PyTorch и Safetensors. Лицензия — MIT.