ABSTRACT Detta dokument presenterar en ny metod för att upptäcka tabeller som finns i dokument, utnyttja potentialen i djupa neurala nätverk. Konventionella metoder för tabelldetektering bygger på heuristik som är felbenägna och specifika för en datauppsättning. Däremot, den presenterade metoden skördar potentialen av data för att känna igen tabeller med godtycklig layout. De flesta av de tidigare metoderna för tabelldetektering är endast tillämpliga på PDF-filer, medan den presenterade metoden fungerar direkt på bilder som gör den allmänt tillämplig på alla format. Det framlagda tillvägagångssättet bygger på en ny kombination av deformerbart CNN och snabbare R-CNN/FPN. Konventionella CNN har ett fast mottagligt fält som är problematiskt för tabelldetektering eftersom tabeller kan förekomma på godtyckliga skalor tillsammans med godtyckliga transformationer (orientering). Deformerbara konvolutionsbetingelser dess mottagliga fält på själva inmatningen gör det möjligt för den att forma sitt mottagliga fält enligt dess ingång. Denna anpassning av det mottagliga fältet gör det möjligt för nätverket att tillgodose tabeller med godtycklig layout. Vi utvärderade det föreslagna tillvägagångssättet för två stora allmänt tillgängliga tabelldetekteringsdata: ICDAR-2013 och ICDAR-2017 POD. Det framlagda tillvägagångssättet kunde överträffa den senaste prestandan för både ICDAR-2013 och ICDAR-2017 POD-datauppsättningar med en F-mätning på 0,994 respektive 0,968, vilket indikerar dess effektivitet och överlägsenhet för uppgiften att upptäcka tabeller.
Siddiqui el al. (EN) Herr ordförande, mina damer och herrar! I Ref föreslogs också en djupt lärandebaserad metod baserad på Deep Deformerable Convolutional Neural Network (CNN) för detektering av tabeller.
DeCNT: Deep Deformable CNN for Table Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}