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Table Transformer
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DeepDoctection 1.2.x 支持端到端的文档智能管道
本教程演示了如何使用 deepDoctection 1.2.x 版本构建一个端到端的文档智能管道。该过程将版面检测、表格结构识别、OCR 和阅读顺序重建集成到一个单一工作流中。用户可以使用 DocLayNet 等模型进行版面检测，使用 DocTR 进行 OCR 来配置管道，然后检查生成的 Page 对象以理解文档表示。该框架是可扩展的，允许自定义对象类型和管道组件来提取特定实体和分类文档。
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轻量级POTATR模型实现SOTA表格提取
研究人员开发了POTATR，一种用于从文档中提取表格的新型轻量级图像到图模型。这个拥有2900万参数的模型在PubTables-v2基准测试上显著优于现有方法，取得了0.964的GriTS_Con分数。与当前的大型语言模型相比，POTATR的速度更快、成本效益更高，其输出具有空间定位功能，便于验证和进一步集成。