引言
- 因为最近在做表格识别这块，顺道整理了一下都有哪些方法。
特定数据集上效果排行榜
ICDAR 2021 Task B
综述文章
- 【2022-04-11】中国图像图形学报-表格识别技术研究综述
- ICDAR 2021 Competition on Scientific Literature Parsing
- ICDAR 2019表格识别论文与竞赛综述（上）
- ICDAR 2019表格识别论文与竞赛综述（下）
传统方法
自顶向下（先检测表格区域，再不断对表格区域进行切割拆分得到单元格区域）
- OpenCV检测并提取表格：图像二值化→霍夫变换，检测直线→找到表格
自底向上（先检测文本块，找到可能的表格线以及这些线的交点，确定单元格后还原出表格区域）
- pdfplumber解析表格
- camelot表格抽取
- T-recs 对文本块进行聚类
深度学习方法
语义分割
- （2019 ICDAR）Rethinking Semantic Segmentation for Table Structure Recognition in Documents
- 走进AI时代的表格图像识别技术 | 鹅厂实战
目标检测
- (海康ICDAR2021 Table Recognition赛道冠军 ) LGPMA: Complicated Table Structure Recognition with Local and Global Pyramid Mask Alignment
- (2021 基于CenterNet的端到端表格识别方案) Parsing Table Structures in the Wild
- (2019 角点表格检测法) Faster R-CNN based table detection combining corner locating
序列预测
(2022-03-11 IBM) TableFormer: Table Structure Understanding with Transformers)- (2021 平安 ICDAR2021 亚军) PingAn-VCGroup’s Solution for ICDAR 2021Competition on Scientific Literature Parsing Task B:Table Recognition to HTML
- 参与的是将表格转为对应的HTML实现，该赛道的冠军是海康的LGPMA
- (2020 Latex标签序列预测) Tablebank: Table benchmark for image-based table detection and recognition
- (2020 HTML标签序列预测，提出了PubTabNet) Image-based table recognition: data, model, and evaluation
图神经
- ( 2022-03-10 腾讯优图) Neural Collaborative Graph Machines for Table Structure Recognition
- (2021) GFTE: graph-based financial table extraction
- (2019) Rethinking table recognition using graph neural networks
参考资料
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