論文の概要: Deep learning for table detection and structure recognition: A survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08469v1
- Date: Tue, 15 Nov 2022 19:42:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 15:13:07.411142
- Title: Deep learning for table detection and structure recognition: A survey
- Title（参考訳）: テーブル検出と構造認識のための深層学習:調査
- Authors: Mahmoud Kasem, Abdelrahman Abdallah, Alexander Berendeyev, Ebrahem
Elkady, Mahmoud Abdalla, Mohamed Mahmoud, Mohamed Hamada, Daniyar Nurseitov,
Islam Taj-Eddin
- Abstract要約: 本調査の目的は,テーブル検出の分野での大きな進展を深く理解することである。
この分野における古典的アプリケーションと新しいアプリケーションの両方について分析する。
既存のモデルのデータセットとソースコードは、読者にこの膨大な文献のコンパスを提供するために組織されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.09628624903334
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tables are everywhere, from scientific journals, papers, websites, and
newspapers all the way to items we buy at the supermarket. Detecting them is
thus of utmost importance to automatically understanding the content of a
document. The performance of table detection has substantially increased thanks
to the rapid development of deep learning networks. The goals of this survey
are to provide a profound comprehension of the major developments in the field
of Table Detection, offer insight into the different methodologies, and provide
a systematic taxonomy of the different approaches. Furthermore, we provide an
analysis of both classic and new applications in the field. Lastly, the
datasets and source code of the existing models are organized to provide the
reader with a compass on this vast literature. Finally, we go over the
architecture of utilizing various object detection and table structure
recognition methods to create an effective and efficient system, as well as a
set of development trends to keep up with state-of-the-art algorithms and
future research. We have also set up a public GitHub repository where we will
be updating the most recent publications, open data, and source code. The
GitHub repository is available at
https://github.com/abdoelsayed2016/table-detection-structure-recognition.
- Abstract（参考訳）: テーブルは科学雑誌、新聞、ウェブサイト、新聞からスーパーマーケットで購入した商品まで、至るところにある。
それらを検出することは、文書の内容を自動的に理解する上で最も重要である。
深層学習ネットワークの急速な発展により,テーブル検出の性能は大幅に向上した。
この調査の目的は、テーブル検出の分野における主要な発展を深く理解し、異なる方法論についての洞察を提供し、異なるアプローチの体系的分類を提供することである。
さらに,この分野の古典的アプリケーションと新しいアプリケーションの分析も提供する。
最後に、既存のモデルのデータセットとソースコードが整理され、読者にこの膨大な文献に対するコンパスを提供する。
最後に、さまざまなオブジェクト検出とテーブル構造認識手法を利用して効率的かつ効率的なシステムを構築するアーキテクチャと、最先端のアルゴリズムと将来の研究に追従する開発動向のセットについて検討する。
私たちはまた、最新の出版物、オープンデータ、ソースコードを更新する、パブリックなGitHubリポジトリも設置しました。
githubリポジトリはhttps://github.com/abdoelsayed2016/table-detection-structure-recognitionで入手できる。
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