表格识别算法-TableMASTER¶
1. 算法简介¶
论文信息：
TableMaster: PINGAN-VCGROUP’S SOLUTION FOR ICDAR 2021 COMPETITION ON SCIENTIFIC LITERATURE PARSING TASK B: TABLE RECOGNITION TO HTML Ye, Jiaquan and Qi, Xianbiao and He, Yelin and Chen, Yihao and Gu, Dengyi and Gao, Peng and Xiao, Rong 2021
在PubTabNet表格识别公开数据集上，算法复现效果如下：
| 模型 | 骨干网络 | 配置文件 | acc | 下载链接 |
|---|---|---|---|---|
| TableMaster | TableResNetExtra | configs/table/table_master.yml | 77.47% | 训练模型/推理模型 |
2. 环境配置¶
请先参考《运行环境准备》配置PaddleOCR运行环境，参考《项目克隆》克隆项目代码。
3. 模型训练、评估、预测¶
上述TableMaster模型使用PubTabNet表格识别公开数据集训练得到，数据集下载可参考 table_datasets。
数据下载完成后，请参考文本识别教程进行训练。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的模型只需要更换配置文件即可。
4. 推理部署¶
4.1 Python推理¶
首先将训练得到best模型，转换成inference model。以基于TableResNetExtra骨干网络，在PubTabNet数据集训练的模型为例(模型下载地址)，可以使用如下命令进行转换：
注意： 如果您是在自己的数据集上训练的模型，并且调整了字典文件，请注意修改配置文件中的character_dict_path是否为所正确的字典文件。
转换成功后，在目录下有三个文件：
执行如下命令进行模型推理：
执行命令后，上面图像的预测结果（结构信息和表格中每个单元格的坐标）会打印到屏幕上，同时会保存单元格坐标的可视化结果。示例如下： 结果如下：
注意：
- TableMaster在推理时比较慢，建议使用GPU进行使用。
4.2 C++推理部署¶
由于C++预处理后处理还未支持TableMaster，所以暂未支持
4.3 Serving服务化部署¶
暂不支持
4.4 更多推理部署¶
暂不支持
5. FAQ¶
引用¶
@article{ye2021pingan,
title={PingAn-VCGroup's Solution for ICDAR 2021 Competition on Scientific Literature Parsing Task B: Table Recognition to HTML},
author={Ye, Jiaquan and Qi, Xianbiao and He, Yelin and Chen, Yihao and Gu, Dengyi and Gao, Peng and Xiao, Rong},
journal={arXiv preprint arXiv:2105.01848},
year={2021}
}