TableNet非官方实现版
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简介：
TableNet非官方实现版是一款基于深度学习技术的数据表格处理工具，尽管不是官方发布版本，但其在数据提取和转换方面的功能强大且灵活，适合需要高效处理复杂表格数据的研究者和技术人员使用。
ICDAR 2019论文的非正式实施：TableNet是一种用于从扫描文档图像进行端到端表检测和表格数据提取的深度学习模型。
概述：
TableNet是由TCS Research年度团队在2019年提出的一种现代深度学习架构。其主要目标是通过手机或相机从扫描的表格中准确地提取信息。
他们提供了一种解决方案，包括精确识别图像中的表格区域，并随后检测和提取这些表格行与列的信息。
体系结构：
该模型基于Long等人提出的用于语义分割的语言设计。编码器-解码器网络被用作全卷积网络（FCN）架构以进行表提取。在使用TableNet之前，需要先通过Tesseract OCR对图像进行预处理和修改。
运行方法：
首先安装所需的依赖项：`pip install -r requirements.txt`
然后下载Marmot数据集，并按照说明文档中的指示操作来运行模型。
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