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yolov8m-table-extraction

yolov8m-table-extraction

精准表格识别工具，适用于有框及无框表格检测

本项目采用YOLOv8与PyTorch技术，专注于表格检测，支持有框和无框样式。通过UltralyticsPlus库中的'keremberke/yolov8m-table-extraction'模型，可以简单地进行安装和预测分析，验证集上的平均精度为0.95194。项目提供详尽的使用指南，包括模型参数设置及推理步骤，帮助用户快速获取稳定的检测结果。

GithubKeremberke模型Ultralytics目标检测开源项目Yolo表格提取Huggingface
访问官网GitHubHugging Face

项目介绍：yolov8m-table-extraction

yolov8m-table-extraction 项目是一个基于计算机视觉的对象检测模型，专门用于从图像中提取表格。它使用了最新的 YOLOv8 技术，能够高效地检测出图像中的有边框和无边框的表格结构。

基本信息

  • 模型名称：keremberke/yolov8m-table-extraction
  • 模型库名称：ultralytics
  • 模型库版本：8.0.21
  • 使用的数据集：keremberke/table-extraction
  • 许可证：AGPL-3.0
  • 性能指标：在验证集上的 mAP@0.5（box）为0.95194

标签支持

yolov8m-table-extraction 可以识别以下两种类型的表格：

  • 有边框的表格（'bordered'）
  • 无边框的表格（'borderless'）

使用说明

以下是如何在本地使用该模型进行表格检测的步骤：

  1. 安装必要的库

    首先，需要安装 ultralyticsplus 库和 ultralytics 库，使用以下命令：

    pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21

  2. 加载模型并进行预测

    然后，用 Python 加载模型并在图像上进行预测：

    from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# 加载模型
model = YOLO('keremberke/yolov8m-table-extraction')

# 设置模型参数
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS 置信度阈值
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU 阈值
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMS 是否类无关
model.overrides['max_det'] = 1000  # 每张图片的最大检测数

# 设定要检测的图片
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# 执行推断
results = model.predict(image)

# 查看结果
print(results[0].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()

更多模型信息

如果需要探索更多基于 YOLOv8 的优秀模型，可以访问 awesome-yolov8-models 以获取更多参考与选择。

该项目通过极高的精度和灵活性，为图像识别领域尤其是表格提取提供了强大的工具支持。随着技术的发展，这类模型将会在文档处理、数据分析等领域发挥越来越重要的作用。

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