2000 идентификаций в секунду: как выбрать нужную таблицу на документе без нейросетей
Компания Smart Engines разработала метод идентификации целевой таблицы среди множества табличных областей на документе с использованием регулярных выражений вместо нейронных сетей. Каждая табличная область преобразуется в одномерную строку, кодирующую её структуру и текстовое содержимое, которая затем сопоставляется с шаблонами регулярных выражений. Подход выполняет около 2000 идентификаций в секунду на мобильном процессоре и улучшает качество распознавания на реальных документах.
Компания Smart Engines разработала метод идентификации корректной таблицы среди множества табличных областей на документе без использования нейронных сетей. Система сначала обнаруживает потенциальные табличные области, затем преобразует каждую область в одномерную строку, которая кодирует как её геометрическую структуру, так и текстовое содержимое. Это достигается путём проецирования вертикальных
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ML —
оригинал