大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇
一、为什么需要识别表格？ 二、介绍一下 表格识别 任务？ 三、有哪些 表格识别方法？ 3.1 传统方法 3.2 pdfplumber表格抽取 3.2.1 pdfplumber 如何进行 表格抽取？ 3.2.2 pdfplumber 常见的表格抽取模式？
3.3 深度学习方法-语义分割 3.3.1 table-ocr/table-detect：票据图片复杂表格框识别(票据单元格切割) 3.3.2 腾讯表格图像识别 3.3.3 TableNet 3.3.4 CascadeTabNet 3.3.5 SPLERGE 3.3.6 DeepDeSRT
致谢 一、为什么需要识别表格？ 表格的尺寸、类型和样式展现出多样化的特征，如背景填充的差异性、行列合并方法的多样性以及 内容文本类型的不一致性等。同时，现有的文档资料不仅涵盖了现代电子文档，也包括历史的手写 扫描文档，这些文档在样式设计、光照条件以及纹理特性等方面存在显著差异。因此，表格识别一 直是文档识别领域的重大挑战。下图所示为一个示例：
注：左上：有颜色背景的全线表，右上：少线表，左中：无线表，左下：有复杂表格线条样式的 表格，右下：拍照得到的手写历史文档。 二、介绍一下 表格识别 任务？ 表格识别包括表格检测和表格结构识别两个子任务。表格识别过程可细分为两个关键步骤：
表格定位（TableLocalization）：此阶段涉及识别并划定表格的整体边界，采用的技术手段包括但不限于目标检测算法，如YOLO、Faster RCNN或Mask RCNN，甚至有时借助生成对抗网络（GAN）来精确勾勒出表格的外在轮廓。 表格元素解析与结构重建（Table Element Parsing and Structure Reconstruction）： 表格单元格划分（CellDetection）：这一子任务着重于识别和区分表格内部的各个单元格，不论它们是由连续线条完全包围还是部分包围，抑或是无明显线条分隔。 表格结构理解（TableStructureUnderstanding）：在此环节中，系统深入分析表格区域以提取其中的数据内容及其内在逻辑关系，明确行与列的分布规律以及单元格之间的层次关联，最终实现对表格原始结构的高度准确复原。
三、有哪些 表格识别方法？ 传统方法 利用规则指导和图像处理技术，执行如下步骤以识别结构：
应用腐蚀与膨胀算法来细化和增强目标区域边界特征。 通过分析像素连通性，确定并标记图像中的各个显著区域。 实施线段检测和直线拟合技术，精确描绘出图像内的线性结构元素。 计算这些线性结构之间的交点，以此构建可能的边框或连接关系网络。 合并初步检测到的边界框（猜测框），运用智能合并策略减少冗余并提高精度。 根据尺寸筛选优化，剔除不符合预期大小条件的候选区域，从而获得更为准确的目标识别结 果。 pdfplumber表格抽取 参考：github.com/jsvine/pdfp… pdfplumber 如何进行 表格抽取？
因为表格及单元格都是存在边界的（由可见或不可见的线表示），所以第一步，pdfplumber是 找到可见的或猜测出不可见的候选表格线。 因为表格以及单元格基本上都是定义在一块矩形区域内，所以第二步，pdfplumber是根据候选 的表格线确定它们的交点。根据得到的交点，找到它们围成的最小的单元格。把连通的单元格 整合到一起，生成一个检测出的表格对象。
pdfplumber 常见的表格抽取模式？ lattice抽取线框类的表格
把pdf页面转换成图像 通过图像处理的方式，从页面中检测出水平方向和竖直方向可能用于构成表格的直线。 根据检测出的直线，生成可能表格的bounding box 确定表格各行、列的区域 根据各行、列的区域，水平、竖直方向的表格线以及页面文本内容，解析出表格结构，填充单 元格内容，最终形成表格对象。 stream抽取非线框类的表格 通过pdfminer获取连续字符串（串行） 通过文本对齐的方式确定可能表格的bounding box（文本块） 确定表格各行、列的区域 根据各行、列的区域以及页面上的文本字符串，解析表格结构，填充单元格内容，最终形成表 格对象。 深度学习方法-语义分割 table-ocr/table-detect：票据图片复杂表格框识别(票据单元格切割)
table-ocr github.com/chineseocr/…
思路：运用unet实现对文档表格的自动检测，表格重建 table-detect github.com/chineseocr/…
思路：table detect(yolo) , table line(unet) （表格检测/表格单元格定位） 腾讯表格图像识别 github : github.com/tommyMessi/… 思路：图像分割，分割类别是4类：横向的线，竖向的线，横向的不可见线，竖向的不可见线， 类间并不互斥，也就是每个像素可能同时属于多种类别，这是因为线和线之间有交点，交点处的像素是同属多条线的。 模型：对比DeepLab系列，fcn，Unet，SegNet等，收敛最快的是Unet。 已测试，效果惨不忍睹
TableNet 论文：《TableNet: Deep Learning Model for End-to-end Table Detection and Tabular Data Extraction from Scanned Document Images》 论文链接： www.researchgate.net/publication… 简介：TableNet 是一个现代深度学习架构，由 TCS 研究年的团队在 2019 年提出。主要动机是 通过手机或相机从扫描的表格中提取信息。他们提出了一个解决方案，其中包括准确检测图像 中的表格区域，然后检测和提取检测到表的行和列中的信息。 数据集：使用的数据集是马莫特。它有2000页PDF格式，这是收集与相应的地面真相。这还包 括中文页面。 架构： 该体系结构基于 Long 等人，这是用于语义分段的编码器解码器模型。相同的编码器/解码器网络用作用于表提取的 FCN 体系结构。使用 Tesseract OCR 对图像进行预处理和修改。 该模型分两个阶段派生，将输入主题为深度学习技术。在第一阶段，他们使用了预先训练的VGG- 19网络的重量。它们已用 1x1 卷积层替换了已使用的 VGG 网络的完全连接层。所有卷积层后跟ReLU 激活和概率 0.8 的辍学层。他们称第二阶段为解码网络，由两个分支组成。这是根据直觉， 列区域是表区域的子集。因此，单个编码网络可以使用表和列区域的特征以更好的精度筛选出活动 区域。第一个网络的输出将分发到两个分支。在第一个分支中，应用两个卷积操作，并升级最终要 素图以满足原始图像尺寸。在用于检测列的另一个分支中，有一个附加的卷积层，具有 ReLU 激活函数，还有一个与前面提到的相同的辍学概率的辍学层。要素贴图在 （1x1） 卷积层后使用小步卷积进行向上采样。 输出：使用模型处理文档后，将生成表和列的掩码。这些蒙版用于从图像中筛选出表及其列区 域。现在使用 Tesseract OCR，从分段区域中提取信息。 效果：他们还提出了与ICDAR进行微调的相同型号，其性能优于原始型号。微调车型的召回、 精度和 F1 得分分别是 0.9628、0.9697 和 0.9662。原始模型的记录指标为 0.9621、0.9547、0.9583。
CascadeTabNet 开源代码: 开源代码（star:650）：github.com/DevashishPr… 开源代码（star:1）：github.com/virtualsoci…
介绍：
一种基于端到端深度学习的方法，它使用级联掩码R-CNN HRNet模型来进行表检测和结构识别。其优点：
提出了级联网络：一种基于级联掩膜区域的CNN高分辨率网络(Cascade mask R-CNN HRNet) 模型检查表的区域，同时从检测的表中识别结构体信息 端到端解决表格检测和表格识别两个子任务 用实例分割解决表检测，提高精度 展示了一种有效的基于迭代迁移学习的方法，可以帮助模型使用少量的训练数据在不同类型的 数据集上运行良好 采用两阶段转移学习策略，利用少量数据，使单个模型学习端到端表识别。在这一策略中，迁移学 习在同一模型上进行两次。检测图像中的表成为CNN模型的一项特定任务，该模型先前在一个包含数十万个图像的数据集上训练，以检测来自上千个类的对象。因此，在转移学习的第一次迭代中，我们在训练前使用预先训练好的imagenetcoco模型权重初始化CNN模型。它使CNN模型只学习特定于任务的高级特征，同时获得了一些优点，如对训练数据的需求较少，以及由于预先知道而 减少了总的训练时间。经过训练，CNN成功地预测了图像中表的检测掩码。类似地，在第二次迭代中，模型再次在较小的数据集上进行微调，以完成更具体的任务，即预测无边界表中的单元掩码，并根据表的类型检测表。另一个具有挑战性和特殊性的任务是针对特定类型的文档图像（latex 文档）进行表检测。在执行迭代转移学习时，我们不会在任何阶段冻结模型中的任何层。
SPLERGE 论文名称：Deep Splitting and Merging for Table Structure Decomposition 论文地址：ieeexplore.ieee.org/document/89… 论文代码：github.com/CharlesWu12… 思想：一种先自顶向下、再自底向上的两阶段表格结构识别方法SPLERGE，分为Split和Merge 两个部分。Split部分先把整个表格区域分割成表格所具有的网格状结构，该部分由图11所示的深度学习模块组成两个独立的模型，分别预测表格区域的行分割和列分割情况。最终，模型预测每一行或列像素是否属于单元格间的分隔符区域。而Merge部分则是对Split的结果中的每对邻接网格对进行预测，判断它们是否应该合并。
DeepDeSRT 论文名称：DeepDeSRT:Deep Learning for Detection and Structure Recognition of Tables in Document Images 论文地址：www.dfki.de/fileadmin/u… 论文代码：github.com/CharlesWu12… 思路：
DeepDeSRT 是一个神经网络框架，用于检测和理解文档或图像中的表。它有两个解决方案，如标题中提及：
它提供了一个基于学习的深度解决方案，用于文档图像中的表检测。 它提出了一种基于深度学习的表结构识别方法，即识别检测到的表中的行、列和单元格位置。 数据集：使用的数据集是 ICDAR 2013 表竞争数据集，包含 67 个文档，总页数为 238 页。 结构： 表格检测：建议的模型使用快速 RCNN 作为检测表的基本框架。该体系结构分为两个不同的部分。在第一部分中，他们根据所谓的区域建议网络 （RPN） 的输入图像生成区域建议。第二部分，他们使用快速RCNN对区域进行分类。为了支持此体系结构，他们使用了ZFNet和 VGG- 16 的权重。 结构识别：成功检测到表并了解其位置后，了解其内容的下一个挑战是识别和定位构成表物理 结构的行和列。因此，他们使用完全连接的网络与 VGG-16 的权重，从行和列中提取信息。
