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Table Structure Recognition
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新的主动学习方法增强表格提取管道
研究人员已将一种名为不确定性群集（Uncertainty Herding, UHerding）的主动学习策略应用于表格提取中使用的级联目标检测管道。此举旨在减轻昂贵的标注负担，特别是对于表格结构识别（Table Structure Recognition, TSR）。提出的扩展方法 RankFusion 和 CAPA，通过结合双流形覆盖和具有不确定性校准的阶段依赖门控，利用表格检测（Table Detection, TD）和 TSR …
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新的几何感知损失提高了表格结构识别的准确性
研究人员开发了一种名为几何感知指针（GAP）损失的新损失函数，以改进计算机视觉中的表格结构识别（TSR）。这种新颖的方法解决了一个常见的失败模式，即在空间相邻单元格之间发生错误，而标准的交叉熵损失对此类错误惩罚不足。通过根据空间邻近性重新加权损失，GAP 损失将更强的梯度导向这些困难的相邻单元格。GAP 损失应用于现有的指针网络架构，且没有增加推理成本，已在 PubTabNet 和 SynthTabNet 等基准数据集上显示出显著的改…