[English](README.md) | 简体中文 # 表格识别 - [1. 表格识别 pipeline](#1-表格识别-pipeline) - [2. 性能](#2-性能) - [3. 效果演示](#3-效果演示) - [4. 使用](#4-使用) - [4.1 快速开始](#41-快速开始) - [4.2 模型训练、评估与推理](#42-模型训练评估与推理) - [4.3 计算TEDS](#43-计算teds) - [5. Reference](#5-reference) ## 1. 表格识别 pipeline 表格识别主要包含三个模型 1. 单行文本检测-DB 2. 单行文本识别-CRNN 3. 表格结构和cell坐标预测-SLANet 具体流程图如下 ![tableocr_pipeline](../docs/table/tableocr_pipeline.jpg) 流程说明: 1. 图片由单行文字检测模型检测到单行文字的坐标，然后送入识别模型拿到识别结果。 2. 图片由SLANet模型拿到表格的结构信息和单元格的坐标信息。 3. 由单行文字的坐标、识别结果和单元格的坐标一起组合出单元格的识别结果。 4. 单元格的识别结果和表格结构一起构造表格的html字符串。 ## 2. 性能 我们在 PubTabNet[1] 评估数据集上对算法进行了评估，性能如下 |算法|Acc|[TEDS(Tree-Edit-Distance-based Similarity)](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet/tree/master/src)|Speed| | --- | --- | --- | ---| | EDD[2] |x| 88.30% |x| | TableRec-RARE(ours) | 71.73%| 93.88% |779ms| | SLANet(ours) |76.31%| 95.89%|766ms| 性能指标解释如下： - Acc: 模型对每张图像里表格结构的识别准确率，错一个token就算错误。 - TEDS: 模型对表格信息还原的准确度，此指标评价内容不仅包含表格结构，还包含表格内的文字内容。 - Speed: 模型在CPU机器上，开启MKL的情况下，单张图片的推理速度。 ## 3. 效果演示 ![](../docs/imgs/table_ch_result1.jpg) ![](../docs/imgs/table_ch_result2.jpg) ![](../docs/imgs/table_ch_result3.jpg) ## 4. 使用 ### 4.1 快速开始 PP-Structure目前提供了中英文两种语言的表格识别模型，模型链接见 [models_list](../docs/models_list.md)。也提供了whl包的形式方便快速使用，详见 [quickstart](../docs/quickstart.md)。 下面以中文表格识别模型为例，介绍如何识别一张表格。 使用如下命令即可快速完成一张表格的识别。 ```python cd PaddleOCR/ppstructure # 下载模型 mkdir inference && cd inference # 下载PP-OCRv3文本检测模型并解压 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar # 下载PP-OCRv3文本识别模型并解压 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar # 下载PP-StructureV2中文表格识别模型并解压 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/slanet/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar && tar xf ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar cd .. # 执行表格识别 python table/predict_table.py \ --det_model_dir=inference/ch_PP-OCRv3_det_infer \ --rec_model_dir=inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer \ --table_model_dir=inference/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer \ --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt \ --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict_ch.txt \ --image_dir=docs/table/table.jpg \ --output=../output/table ``` 运行完成后，每张图片的excel表格会保存到output字段指定的目录下，同时在该目录下回生产一个html文件，用于可视化查看单元格坐标和识别的表格。 **NOTE** 1. 如果想使用英文模型，需要在 [models_list](../docs/models_list.md) 中下载英文文字检测识别模型和英文表格识别模型，同时替换`table_structure_dict_ch.txt`为`table_structure_dict.txt`即可。 2. 如需使用TableRec-RARE模型，需要替换`table_structure_dict_ch.txt`为`table_structure_dict.txt`，同时参数`--merge_no_span_structure=False` ### 4.2 模型训练、评估与推理 文本检测模型的训练、评估和推理流程可参考 [detection](../../doc/doc_ch/detection.md) 文本识别模型的训练、评估和推理流程可参考 [recognition](../../doc/doc_ch/recognition.md) 表格识别模型的训练、评估和推理流程可参考 [table_recognition](../../doc/doc_ch/table_recognition.md) ### 4.3 计算TEDS 表格使用 [TEDS(Tree-Edit-Distance-based Similarity)](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet/tree/master/src) 作为模型的评估指标。在进行模型评估之前，需要将pipeline中的三个模型分别导出为inference模型(我们已经提供好)，还需要准备评估的gt， gt示例如下: ```txt PMC5755158_010_01.png
WeaningWeek 15Off-test
Weaning–––
Week 15–0.17 ± 0.080.16 ± 0.03
Off-test–0.80 ± 0.240.19 ± 0.09
``` gt每一行都由文件名和表格的html字符串组成，文件名和表格的html字符串之间使用`\t`分隔。 也可使用如下命令，由标注文件生成评估的gt文件： ```python python3 ppstructure/table/convert_label2html.py --ori_gt_path /path/to/your_label_file --save_path /path/to/save_file ``` 准备完成后使用如下命令进行评估，评估完成后会输出teds指标。 ```python cd PaddleOCR/ppstructure python3 table/eval_table.py \ --det_model_dir=path/to/det_model_dir \ --rec_model_dir=path/to/rec_model_dir \ --table_model_dir=path/to/table_model_dir \ --image_dir=docs/table/table.jpg \ --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_dict.txt \ --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \ --det_limit_side_len=736 \ --det_limit_type=min \ --gt_path=path/to/gt.txt ``` 如使用英文表格识别模型在PubLatNet数据集上进行评估 ```bash cd PaddleOCR/ppstructure # 下载模型 mkdir inference && cd inference # 下载基于PubTabNet数据集训练的文本检测模型并解压 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_det_infer.tar && tar xf en_ppocr_mobile_v2.0_table_det_infer.tar # 下载基于PubTabNet数据集训练的文本识别模型并解压 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_rec_infer.tar && tar xf en_ppocr_mobile_v2.0_table_rec_infer.tar # 下载基于PubTabNet数据集训练的表格识别模型并解压 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/slanet/en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar && tar xf en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar cd .. python3 table/eval_table.py \ --det_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_det_infer \ --rec_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_rec_infer \ --table_model_dir=inference/en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer \ --image_dir=train_data/table/pubtabnet/val/ \ --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_dict.txt \ --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \ --det_limit_side_len=736 \ --det_limit_type=min \ --rec_image_shape=3,32,320 \ --gt_path=path/to/gt.txt ``` 将会输出 ```bash teds: 95.89 ``` ## 5. Reference 1. https://github.com/ibm-aur-nlp/PubTabNet 2. https://arxiv.org/pdf/1911.10683