模型简介
模型特点
模型能力
使用案例
🚀 SLANeXt_wired
表格结构识别是表格识别系统的重要组成部分,能够将不可编辑的表格图像转换为可编辑的表格格式(如 HTML)。其目标是识别表格中行列和单元格的位置,该模块的性能直接影响整个表格识别系统的准确性和效率。表格结构识别模块通常输出表格区域的 HTML 代码,再作为输入传递给表格识别流程进行后续处理。
属性 | 详情 |
---|---|
模型类型 | SLANeXt_wired |
训练数据 | 未提及 |
模型 | 准确率 (%) | GPU 推理时间 (ms) [正常模式 / 高性能模式] |
CPU 推理时间 (ms) [正常模式 / 高性能模式] |
模型存储大小 (M) |
---|---|---|---|---|
SLANeXt_wired | 69.65 | -- | -- | 351M |
注意:SLANeXt_wired 的准确率来自与 SLANeXt_wireless 的联合测试结果。
🚀 快速开始
安装依赖
1. 安装 PaddlePaddle
请参考以下命令,使用 pip 安装 PaddlePaddle:
# 适用于 CUDA11.8
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
# 适用于 CUDA12.6
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/
# 适用于 CPU
python -m pip install paddlepaddle==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/
PaddlePaddle 安装详情请参考 PaddlePaddle 官方网站。
2. 安装 PaddleOCR
从 PyPI 安装最新版本的 PaddleOCR 推理包:
python -m pip install paddleocr
💻 使用示例
基础用法
你可以通过一条命令快速体验模型功能:
paddleocr table_structure_recognition \
--model_name SLANeXt_wired \
-i https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/681c1ecd9539bdde5ae1733c/JUU_5wJWVo4PcmJhSdIo3.png
你也可以将表格分类模块的模型推理集成到你的项目中。在运行以下代码前,请将示例图像下载到本地。
from paddleocr import TableStructureRecognition
model = TableStructureRecognition(model_name="SLANeXt_wired")
output = model.predict(input="JUU_5wJWVo4PcmJhSdIo3.png", batch_size=1)
for res in output:
res.print(json_format=False)
res.save_to_json("./output/res.json")
运行后,得到的结果如下:
{'res': {'input_path': 'JUU_5wJWVo4PcmJhSdIo3.png', 'page_index': None, 'bbox': [[12, 4, 96, 5, 87, 43, 11, 40], [188, 4, 276, 5, 261, 50, 174, 48], [352, 4, 477, 4, 477, 57, 341, 55], [9, 36, 133, 38, 126, 95, 8, 93], [211, 40, 282, 40, 269, 104, 198, 103], [330, 38, 476, 39, 476, 106, 320, 106], [49, 72, 107, 76, 105, 187, 47, 182], [215, 78, 284, 80, 280, 180, 212, 177], [334, 72, 476, 73, 476, 175, 333, 175], [6, 140, 145, 153, 149, 247, 6, 233], [197, 149, 282, 158, 285, 254, 201, 245], [302, 144, 476, 152, 476, 254, 305, 246], [32, 196, 100, 208, 107, 312, 34, 299], [193, 198, 270, 209, 282, 318, 206, 309], [322, 192, 475, 202, 475, 327, 333, 319], [5, 257, 122, 271, 137, 379, 6, 370], [171, 262, 260, 273, 277, 392, 188, 386], [296, 257, 476, 265, 476, 398, 313, 394], [17, 319, 107, 322, 120, 454, 20, 454], [155, 319, 266, 320, 284, 457, 173, 457], [288, 307, 475, 308, 475, 460, 307, 460], [12, 426, 101, 425, 103, 475, 12, 475], [154, 399, 279, 390, 285, 475, 160, 476], [289, 388, 475, 380, 475, 475, 297, 476]], 'structure': ['<html>', '<body>', '<table>', '<thead>', '<tr>', '<td></td>', '<td></td>', '<td></td>', '</tr>', '</thead>', '<tbody>', '<tr>', '<td></td>', '<td></td>', '<td></td>', '</tr>', '<tr>', '<td></td>', '<td></td>', '<td></td>', '</tr>', '<tr>', '<td></td>', '<td></td>', '<td></td>', '</tr>', '<tr>', '<td></td>', '<td></td>', '<td></td>', '</tr>', '<tr>', '<td></td>', '<td></td>', '<td></td>', '</tr>', '<tr>', '<td></td>', '<td></td>', '<td></td>', '</tr>', '<tr>', '<td></td>', '<td></td>', '<td></td>', '</tr>', '</tbody>', '</table>', '</body>', '</html>'], 'structure_score': 0.9998931}}
高级用法
通用表格识别 V2 流程
通用表格识别 V2 流程用于解决表格识别任务,通过从图像中提取信息并以 HTML 或 Excel 格式输出。该流程包含 8 个模块:
- 表格分类模块
- 表格结构识别模块
- 表格单元格检测模块
- 文本检测模块
- 文本识别模块
- 布局区域检测模块(可选)
- 文档图像方向分类模块(可选)
- 文本图像去畸变模块(可选)
你可以通过以下命令快速体验通用表格识别 V2 流程:
paddleocr table_recognition_v2 -i https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/681c1ecd9539bdde5ae1733c/mabagznApI1k9R8qFoTLc.png \
--use_doc_orientation_classify False \
--use_doc_unwarping False \
--save_path ./output \
--device gpu:0
结果将打印到终端:
{'res': {'input_path': 'mabagznApI1k9R8qFoTLc.png', 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_preprocessor': False, 'use_layout_detection': True, 'use_ocr_model': True}, 'layout_det_res': {'input_path': None, 'page_index': None, 'boxes': [{'cls_id': 8, 'label': 'table', 'score': 0.86655592918396, 'coordinate': [0.0125130415, 0.41920784, 1281.3737, 585.3884]}]}, 'overall_ocr_res': {'input_path': None, 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_preprocessor': False, 'use_textline_orientation': False}, 'dt_polys': array([[[ 9, 21],
...,
[ 9, 59]],
...,
[[1046, 536],
...,
[1046, 573]]], dtype=int16), 'text_det_params': {'limit_side_len': 960, 'limit_type': 'max', 'thresh': 0.3, 'box_thresh': 0.6, 'unclip_ratio': 2.0}, 'text_type': 'general', 'textline_orientation_angles': array([-1, ..., -1]), 'text_rec_score_thresh': 0, 'rec_texts': ['部门', '报销人', '报销事由', '批准人:', '单据', '张', '合计金额', '元', '车费票', '其', '火车费票', '飞机票', '中', '旅住宿费', '其他', '补贴'], 'rec_scores': array([0.99958128, ..., 0.99317062]), 'rec_polys': array([[[ 9, 21],
...,
[ 9, 59]],
...,
[[1046, 536],
...,
[1046, 573]]], dtype=int16), 'rec_boxes': array([[ 9, ..., 59],
...,
[1046, ..., 573]], dtype=int16)}, 'table_res_list': [{'cell_box_list': [array([ 0.13052222, ..., 73.08310249]), array([104.43082511, ..., 73.27777413]), array([319.39041221, ..., 73.30439308]), array([424.2436837 , ..., 73.44736794]), array([580.75836265, ..., 73.24003914]), array([723.04370201, ..., 73.22717598]), array([984.67315757, ..., 73.20420387]), array([1.25130415e-02, ..., 5.85419208e+02]), array([984.37072837, ..., 137.02281502]), array([984.26586998, ..., 201.22290352]), array([984.24017417, ..., 585.30775765]), array([1039.90606773, ..., 265.44664314]), array([1039.69549644, ..., 329.30540779]), array([1039.66546714, ..., 393.57319954]), array([1039.5122689 , ..., 457.74644783]), array([1039.55535972, ..., 521.73030403]), array([1039.58612144, ..., 585.09468392])], 'pred_html': '<html><body><table><tbody><tr><td>部门</td><td></td><td>报销人</td><td></td><td>报销事由</td><td></td><td colspan="2">批准人:</td></tr><tr><td colspan="6" rowspan="8"></td><td colspan="2">单据 张</td></tr><tr><td colspan="2">合计金额 元</td></tr><tr><td rowspan="6">其 中</td><td>车费票</td></tr><tr><td>火车费票</td></tr><tr><td>飞机票</td></tr><tr><td>旅住宿费</td></tr><tr><td>其他</td></tr><tr><td>补贴</td></tr></tbody></table></body></html>', 'table_ocr_pred': {'rec_polys': array([[[ 9, 21],
...,
[ 9, 59]],
...,
[[1046, 536],
...,
[1046, 573]]], dtype=int16), 'rec_texts': ['部门', '报销人', '报销事由', '批准人:', '单据', '张', '合计金额', '元', '车费票', '其', '火车费票', '飞机票', '中', '旅住宿费', '其他', '补贴'], 'rec_scores': array([0.99958128, ..., 0.99317062]), 'rec_boxes': array([[ 9, ..., 59],
...,
[1046, ..., 573]], dtype=int16)}}]}}
如果指定了 save_path
,可视化结果将保存到 save_path
下。可视化输出如下:
命令行方式适用于快速体验,对于项目集成,也只需要几行代码:
from paddleocr import TableRecognitionPipelineV2
pipeline = TableRecognitionPipelineV2(
use_doc_orientation_classify=False, # 使用 use_doc_orientation_classify 启用/禁用文档方向分类模型
use_doc_unwarping=False, # 使用 use_doc_unwarping 启用/禁用文档去畸变模块
)
# pipeline = TableRecognitionPipelineV2(use_doc_orientation_classify=True) # 使用 use_doc_orientation_classify 指定是否使用文档方向分类模型
# pipeline = TableRecognitionPipelineV2(use_doc_unwarping=True) # 使用 use_doc_unwarping 指定是否使用文本图像去畸变模块
# pipeline = TableRecognitionPipelineV2(device="gpu") # 指定使用 GPU 进行模型推理的设备
output = pipeline.predict("https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/681c1ecd9539bdde5ae1733c/mabagznApI1k9R8qFoTLc.png")
for res in output:
res.print() ## 打印预测的结构化输出
res.save_to_img("./output/")
res.save_to_xlsx("./output/")
res.save_to_html("./output/")
res.save_to_json("./output/")
PP-StructureV3
布局分析是一种从文档图像中提取结构化信息的技术。PP-StructureV3 包含以下六个模块:
- 布局检测模块
- 通用 OCR 流程
- 文档图像预处理流程(可选)
- 表格识别流程(可选)
- 印章识别流程(可选)
- 公式识别流程(可选)
你可以通过以下命令快速体验 PP-StructureV3 流程:
paddleocr pp_structurev3 -i https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/681c1ecd9539bdde5ae1733c/mG4tnwfrvECoFMu-S9mxo.png \
--use_doc_orientation_classify False \
--use_doc_unwarping False \
--use_textline_orientation False \
--device gpu:0
结果将打印到终端。如果指定了 save_path
,结果将保存到 save_path
下。
只需要几行代码就可以体验该流程的推理。以 PP-StructureV3 流程为例:
from paddleocr import PPStructureV3
pipeline = PPStructureV3(
use_doc_orientation_classify=False, # 使用 use_doc_orientation_classify 启用/禁用文档方向分类模型
use_doc_unwarping=False, # 使用 use_doc_unwarping 启用/禁用文档去畸变模块
use_textline_orientation=False, # 使用 use_textline_orientation 启用/禁用文本行方向分类模型
device="gpu:0", # 使用 device 指定使用 GPU 进行模型推理
)
output = pipeline.predict(".mG4tnwfrvECoFMu-S9mxo.png")
for res in output:
res.print() # 打印结构化预测输出
res.save_to_json(save_path="output") ## 以 JSON 格式保存当前图像的结构化结果
res.save_to_markdown(save_path="output") ## 以 Markdown 格式保存当前图像的结果
使用命令和参数说明详情请参考 文档。
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