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<a name =" 1 " ></a >
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## 1. 算法简介
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- PaddleOCR 算法模型挑战赛 - 赛题二:通用表格识别任务排行榜第一算法。核心思路 :
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+ 该算法由来自北京交通大学机器学习与认识计算研究团队的ocr识别队研发,其在PaddleOCR算法模型挑战赛 - 赛题二:通用表格识别任务中排行榜荣获一等奖,排行榜精度相比PP-Structure表格识别模型提升0.8%,推理速度提升3倍。优化思路如下 :
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- 1 . 改善推理过程,至EOS停止,速度提升3倍
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- 2 . 升级Backbone为LCNetV2(SSLD版本)
@@ -23,9 +23,9 @@ PaddleOCR 算法模型挑战赛 - 赛题二:通用表格识别任务排行榜
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在PubTabNet表格识别公开数据集上,算法复现效果如下:
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- | 模型| 骨干网络| 配置文件| acc|
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- | --- | --- | --- | --- |
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- | SLANet| LCNetV2| [ configs/table/SLANet_lcnetv2.yml] ( ../../configs/table/SLANet_lcnetv2.yml ) | 76.67%|
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+ | 模型| 骨干网络| 配置文件| acc| 下载链接 |
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+ | --- | --- | --- | --- | --- |
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+ | SLANet| LCNetV2| [ configs/table/SLANet_lcnetv2.yml] ( ../../configs/table/SLANet_lcnetv2.yml ) | 76.67%| [ 训练模型 ] ( https://paddleocr.bj.bcebos.com/openatom/ch_ppstructure_openatom_SLANetv2_train.tar ) / [ 推理模型 ] ( https://paddleocr.bj.bcebos.com/openatom/ch_ppstructure_openatom_SLANetv2_infer.tar ) |
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<a name =" 2 " ></a >
@@ -78,7 +78,7 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/table/SLANet_lcnetv2.yml -o Global.pret
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``` shell
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cd ppstructure/
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- python3.7 table/predict_structure.py --table_model_dir=../inference/slanet_lcnetv2_infer/ --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict_ch.txt --image_dir=docs/table/table.jpg --output=../output/table_slanet_lcnetv2 --use_gpu=False --benchmark=True --enable_mkldnn=True
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+ python table/predict_structure.py --table_model_dir=../inference/slanet_lcnetv2_infer/ --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict_ch.txt --image_dir=docs/table/table.jpg --output=../output/table_slanet_lcnetv2 --use_gpu=False --benchmark=True --enable_mkldnn=True --table_max_len=512
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# 预测文件夹下所有图像时,可修改image_dir为文件夹,如 --image_dir='docs/table'。
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```
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You can’t perform that action at this time.
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