論文の概要: UniTable: Towards a Unified Framework for Table Recognition via Self-Supervised Pretraining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04822v2
- Date: Mon, 27 May 2024 15:39:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 06:36:16.116208
- Title: UniTable: Towards a Unified Framework for Table Recognition via Self-Supervised Pretraining
- Title（参考訳）: UniTable: 自己監督型事前学習によるテーブル認識のための統一フレームワーク
- Authors: ShengYun Peng, Aishwarya Chakravarthy, Seongmin Lee, Xiaojing Wang, Rajarajeswari Balasubramaniyan, Duen Horng Chau,
- Abstract要約: テーブル認識のトレーニングパラダイムとトレーニング目標を統合するためのトレーニングフレームワークであるUniTableを提案する。
本フレームワークは,3つのTRタスクの学習目標を,タスク非依存の訓練目標である言語モデリングに統一する。
UniTableのテーブル解析機能は、既存のTRメソッドと一般的な視覚言語モデルの両方を上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.031699293366486
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tables convey factual and quantitative data with implicit conventions created by humans that are often challenging for machines to parse. Prior work on table recognition (TR) has mainly centered around complex task-specific combinations of available inputs and tools. We present UniTable, a training framework that unifies both the training paradigm and training objective of TR. Its training paradigm combines the simplicity of purely pixel-level inputs with the effectiveness and scalability empowered by self-supervised pretraining from diverse unannotated tabular images. Our framework unifies the training objectives of all three TR tasks - extracting table structure, cell content, and cell bounding box - into a unified task-agnostic training objective: language modeling. Extensive quantitative and qualitative analyses highlight UniTable's state-of-the-art (SOTA) performance on four of the largest TR datasets. UniTable's table parsing capability has surpassed both existing TR methods and general large vision-language models, e.g., GPT-4o, GPT-4-turbo with vision, and LLaVA. Our code is publicly available at https://github.com/poloclub/unitable, featuring a Jupyter Notebook that includes the complete inference pipeline, fine-tuned across multiple TR datasets, supporting all three TR tasks.
- Abstract（参考訳）: テーブルは、機械が解析することがしばしば困難である人間が生み出した暗黙の規則で、実データと量的データを伝達する。
テーブル認識(TR)の研究は、主に利用可能な入力とツールの複雑なタスク固有の組み合わせに焦点を当てている。
トレーニングパラダイムとトレーニング目標を一体化したトレーニングフレームワークであるUniTableを提案する。
そのトレーニングパラダイムは、純粋にピクセルレベルの入力の単純さと、さまざまな未注釈の表画像からの自己教師付き事前学習によって強化された有効性とスケーラビリティを組み合わせている。
本フレームワークは, 表構造, セル内容, セル境界ボックスを抽出する3つのTRタスクの学習目標を, タスク非依存の学習目標である言語モデリングに統一する。
大規模で質的な分析により、最大のTRデータセットのうち4つでUniTableのSOTA(State-of-the-art)のパフォーマンスが明らかになった。
UniTableのテーブル解析能力は、既存のTR法と、GPT-4o、GPT-4-turbo with vision、LLaVAといった一般的なビジョン言語モデルに勝っている。
私たちのコードはhttps://github.com/poloclub/unitableで公開されており、完全な推論パイプラインを含むJupyter Notebookを備え、複数のTRデータセットにわたって微調整され、3つのTRタスクすべてをサポートする。
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