yolov8s-table-extraction

项目介绍：yolov8s-table-extraction

yolov8s-table-extraction是一个基于YOLOv8的深度学习项目，专门用于表格提取的目标检测。该项目由Ultralytics团队开发，利用了PyTorch框架构建模型，通过精准的对象检测技术，识别和提取各种形式的表格信息。

背景

表格是信息展示的重要方式，尤其是在金融、统计、科研等领域中常见。手动提取表格信息是繁琐且费时的，而表格形态多样化进一步增加了提取难度。yolov8s-table-extraction提供了一种自动化解决方案，能高效处理边框和无边框样式的表格。

支持的标签

该项目模型支持识别两种类型的表格标签：

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

主要功能

• 高精度对象检测：在验证数据集上进行测试时，项目模型的精度（mAP@0.5）高达0.98376。
• 便捷的模型加载与预测：用户可以轻松地安装必要的库，加载模型，并进行图像预测，获得精确的表格检测结果。

数据集

项目使用了名字为keremberke/table-extraction的数据集，专门用于训练和验证表格提取任务，保证了模型的稳定性和有效性。

如何使用

以下是使用yolov8s-table-extraction的简单步骤：

1. 安装ultralyticsplus库：

   pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21

2. 加载模型并进行预测：

   from ultralyticsplus import YOLO, render_result
   
   # 加载模型
   model = YOLO('keremberke/yolov8s-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类别无关
   model.overrides['max_det'] = 1000  # 每张图片最大检测数
   
   # 设置图像
   image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'
   
   # 执行推理
   results = model.predict(image)
   
   # 观察结果
   print(results[0].boxes)
   render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
   render.show()

总结

yolov8s-table-extraction项目为用户提供了一种高效识别和提取表格信息的工具，可以应用于各类表格数据分析场景。通过简易的安装和使用方法，该项目大大降低了表格信息提取的门槛，实现了自动化且高精度的数据处理。本项目还提供其他多种YOLOv8模型变种，详情可参见awesome-yolov8-models。