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基于锚点优化的引导表格结构识别

KHURRAM AZEEM HASHMI DIDIER STRICKER MARCUS LIWICKI MUHAMMAD NOMAN AFZAL MUHAMMAD ZESHAN AFZAL

摘要

本文提出了一种利用引导锚点(guided anchors)进行表格结构识别的新方法。该方法与当前最先进的表格结构识别技术不同,后者简单地应用了目标检测方法。与先前的技术相比,首先,我们估计了适用于表格结构识别的有效锚点。随后,这些锚点被用于定位表格图像中的行和列。此外,本文还介绍了一种简单而有效的方法,通过使用现实场景中的表格布局来改进结果。所提出的这种方法在两个公开的表格结构识别数据集ICDAR-2013和TabStructDB上进行了详尽的评估。我们在ICDAR-2013数据集上取得了平均F值为95.05%(行的F值为94.6%,列的F值为96.32%)的最先进成果,并在TabStructDB数据集上以平均F值94.17%(行的F值为94.08%,列的F值为95.06%)超越了基线结果。


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