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AnyTable是一个专注于从文档或者图片中表格解析的模型工具,主要分成两个部分:
- anytable-det:用于表格区域检测(已开放)
- anytable-rec:用于表格结构识别(未来开放)
项目地址:
目前市面上表格数据非常多且混杂,很难有一个干净的完整数据和模型,为此我们收集并整理了很多表格数据,训练了我们的模型。
检测数据集分布:
- pubtables: 947642
- synthtabnet.marketing: 149999
- tablebank: 278582
- fintabnet.c: 97475
- pubtabnet: 519030
- synthtabnet.sparse: 150000
- synthtabnet.fintabnet: 149999
- docbank: 24517
- synthtabnet.pubtabnet: 150000
- cTDaRTRACKA: 1639
- SciTSR: 14971
- doclaynet.large: 21185
- IIITAR13K: 9905
- selfbuilt: 121157
数据集总计:大于2.6M(大约2633869张图片)。
- 训练集:
2.6M(大于10万的部分只抽样了42000, 没办法因为贫穷,卡有限。) - 测试集:
4k - python: 3.12
- pytorch: 2.6.0
- cuda: 12.3
- ultralytics: 8.3.128
表格检测模型位于det文件夹下:
- yolo系列:使用ultralytics训练yolo检测
- rt-detr:使用ultralytics训练rt-detr检测
注释:您可以直接模型预测,也可以作为预训练模型微调私有数据集
自建评估集:4K
| model | imgsz | epochs | metrics/precision |
|---|---|---|---|
| rt-detr-l | 960 | 10 | 0.97 |
| yolo11s | 960 | 10 | 0.97 |
| yolo11m | 960 | 10 | 0.964 |
| yolo12s | 960 | 10 | 0.978 |
pip install ultralytics pillow
## simple ## 下载模型后直接使用ultralytics即可 from ultralytics import YOLO,RTDETR # Load a model model = YOLO("/path/to/download_model") # pretrained YOLO11n model # Run batched inference on a list of images results = model(["/path/to/your_image"],imgsz = 960) # return a list of Results objects # Process results list for result in results: boxes = result.boxes # Boxes object for bounding box outputs masks = result.masks # Masks object for segmentation masks outputs keypoints = result.keypoints # Keypoints object for pose outputs probs = result.probs # Probs object for classification outputs obb = result.obb # Oriented boxes object for OBB outputs result.show() # display to screen result.save(filename="result.jpg") # save to disk
- 微信(WeChat)
- ultralytics公开的训练模型和文档
- 各种数据集提供者