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一笑倾城
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OCR技术专题系列二:TensorRT入门实践
我们在Tensorflow、Caffe、Pytorch等训练框架上训练神经网络之后,需要对模型迁移到部署框架上进行部署。TensorRT是Nvidia开发的一个神经网络前向推理加速的C++库,用户无需像剪枝那样在训练时对模型进行定制化处理,只需把模型提供给TensorRT即可实现加速。
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2021-08-27 15:42:14
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2021-08-27 15:42:14
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论文解读系列七:信息提取论文解读
信息抽取(Information Extraction, IE)领域有两个经典的解决方案,一个是基于规则的正则表达式匹配,另一个是基于学习的BiLSTM+CRF方法。在版式较为固定的情况下,这两种方法都可以取得良好的结果。但是对于版面复杂、视觉信息丰富的文档,这两种方法都忽略了视觉等关键信息,从而使得IE准确率下降。近两年,利用文档中的视觉、上下文等信息增强IE性能逐渐受到学者的重视。
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2021-08-27 15:40:44
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2021-08-27 15:40:44
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论文解读系列十二:SDMG-R结构化提取—无限版式小票场景应用
在文档图像中提取关键信息在自动化办公应用中至关重要。传统基于模板匹配或者规则的方法,在通用性方面、未见过版式模板数据方面,效果都不好;为此,本文提出了一种端到端的空间多模态图推理模型(SDMG-R),能有效的从未见过的模板数据中提取关键信息,并且通用性更好。
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2021-08-09 10:45:16
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2021-08-09 10:45:16
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论文解读系列十六:Zero-Shot场景下的信息结构化提取
在信息结构化提取领域,前人一般需要基于人工标注的模板来完成信息结构化提取。论文提出一种zero-shot的基于图卷积网络的解决方案,可以解决训练集和测试集来自不同垂直领域的问题。
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2021-06-24 19:52:17
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2021-06-24 19:52:17
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论文解读系列十五:文档结构分析
论文提出一个端到端的文档结构分析方案(DocParser),对文档(扫描版、图片版等)进行结构提取,包括实体识别(这里实体指所有需要检测的元素,包括文本、行、列、单元格等)和关系分类。
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2021-06-22 15:20:19
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论文解读系列十三:全局信息对于图网络文档解析的影响
文档理解着重于从非结构化文档中识别并提取键值对信息,并将其输出为结构化数据。在过往的信息提取中,大多数工作仅仅只关注于提取文本的实体关系,因此并不适用于直接用于文档理解上。
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2021-06-17 14:33:35
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技术综述十二:图网络的基本概念
从与卷积网络的比较中,理解图卷积网络
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2021-06-02 09:52:16
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2021-06-02 09:52:16
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OCR技术专题系列一:CTC原理简介
CTC原理的简单介绍,包括CTC的基础概念、基本操作和目标函数。着重讲述在数学上如何根据网络概率矩阵计算标签序列的概率。
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2020-05-08 19:08:34
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