基于深度学习的表格检测识别算法综述.pdf

基于深度学习的表格检测识别算法综述 基于深度学习的表格检测识别算法综述.pdf 是一篇关于表格检测识别技术的综述，文章首先概述了表格识别技术的发展，介绍了传统的表格识别技术及其缺点，然后介绍了基于深度学习技术的表格检测、表格结构识别、端对端检测与识别以及字符识别。 知识点1：表格检测技术 表格检测技术是指从图像或文档中检测和识别表格的技术。传统的表格检测技术主要包括 rule-based 方法、template-based 方法和learning-based 方法。但是，这些方法都存在一些缺点，如rule-based 方法需要人工定义规则，template-based 方法需要大量的模板，learning-based 方法需要大量的训练数据。基于深度学习技术的表格检测技术可以克服这些缺点，提高表格检测的准确性和效率。 知识点2：深度学习技术在表格检测中的应用 深度学习技术可以应用于表格检测中，例如使用Convolutional Neural Networks (CNN) 对图像进行特征提取，然后使用Recurrent Neural Networks (RNN) 对表格结构进行识别。深度学习技术可以自动学习表格的特征和结构，从而提高表格检测的准确性。 知识点3：表格结构识别 表格结构识别是指从表格中识别出表头、表体、表尾等结构的技术。传统的表格结构识别方法主要包括rule-based 方法和learning-based 方法。基于深度学习技术的表格结构识别方法可以使用图卷积神经网络 (Graph Convolutional Neural Networks) 对表格结构进行识别。 知识点4：端对端检测与识别 端对端检测与识别是指从图像中检测和识别表格的技术。基于深度学习技术的端对端检测与识别方法可以使用端对端的 convolutional neural networks (CNN) 对图像进行特征提取，然后使用RNN 对表格结构进行识别。 知识点5：字符识别 字符识别是指从图像中识别出文字的技术。基于深度学习技术的字符识别方法可以使用Convolutional Neural Networks (CNN) 对图像进行特征提取，然后使用Recurrent Neural Networks (RNN) 对文字进行识别。 知识点6：表格数据集 表格数据集是指用于训练和测试表格检测和识别模型的数据集。常用的表格数据集包括ICDAR、TableBank、WikiTable等。 知识点7：表格检测识别技术的发展前景 表格检测识别技术的发展前景非常广阔，例如在文档分析、数据 Mining、人工智能等领域都有广泛的应用。随着深度学习技术的发展，表格检测识别技术将变得更加准确和高效。