基于paddleocr的版面分析
前处理:
DocTr: Document Image Transformer for Geometric Unwarping and Illumination Correction
(1)几何矫正
给定一张存在几何和光照畸变的文档图像,我们首先用一个包含六个卷积模块的特征提取器对其进行特征提取,并降低特征图分辨率至输入图像的1/8尺度,以保证网络的推理效率。然后,我们将提取的特征图展平后,输入至Transformer编码器,解码器,以及我们设计的可学习的上采样模块,得到坐标位移矩阵。最后,我们用对坐标位移矩阵对输入的图像进行几何矫正(即基于双线性插值的在输入图像上按坐标进行像素重采样)。
(2)光照恢复
给定一张几何矫正输出的高分辨率图像,我们首先将其切分成相互之间有1/8重叠的图像块。然后,我们将每一个图像块输入至卷积特征提取器,Transformer编码器,解码器,以及卷积输出头,从而输出光照恢复的图像块。最后,我们将每一个恢复的图像块进行空间上的拼接,完成文档图像的光照恢复。


1、版面分析
使用轻量模型PP-PicoDet检测模型实现版面各种类别的检测。
数据集:
英文:publaynet数据集的训练集合中包含35万张图像,验证集合中包含1.1万张图像。总共包含5个类别。
中文:CDLA据集的训练集合中包含5000张图像,验证集合中包含1000张图像
2、文本分析
文本检测:改进了基于分割的DBNet (Differentiable Binarization)
数据集:ICDAR 2015 数据集包含1000张训练图像和500张测试图像。

文本识别:SVTR_LCNet(将基于Transformer的SVTR网络和轻量级CNN网络PP-LCNet 融合的一种轻量级文本识别网络)
数据集:
3、表格
1. 文字检测模型:用于检测表格里的文本
2. 文字识别模型:用于对检测到的文本进行识别
3. SLANet模型用于预测表格结构的HTML信息和表格单元格坐标

数据集:
PubTabNet数据集的训练集合中包含50万张图像,验证集合中包含0.9万张图像
好未来表格识别竞赛数据集的训练集合中包含1.6万张图像。验证集未给出可训练的标注。

参考来源: GitHub - PaddlePaddle/PaddleOCR
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
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