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表格检测开源网络推荐:五款优秀的表格检测网络

在当今数字化时代,数据处理和信息管理已成为企业和个人不可或缺的一部分。而表格作为一种常见的数据收集和展示形式,在日常工作和生活中也得到了广泛应用。但是,由于手动填写和整理表格存在效率低下和易出错等问题,自动化表格检测变得越来越受欢迎。本文将为大家推荐五款优秀的表格检测开源网络,以帮助你更好地处理表格数据。

  1. TableNet

TableNet是由微软亚洲研究院开发的一款基于深度学习的表格检测算法。该算法使用了一种特殊的神经网络结构,可以识别表格中的行、列、单元格等元素,并进行分割和分类,最终输出高质量的表格结果。以下是使用TableNet进行表格检测的示例代码:

import tablenet

detector = tablenet.TableDetector()
result = detector.detect('example.png')
# result: [(tl_x, tl_y, br_

当小样本遇上机器学习 fewshot learning_mao_feng的博客-爱代码爱编程_小样本机器学习

引言    深度学习(deep learning)已经广泛应用于各个领域,解决各类问题,例如在图像分类问题下,如图1,区分这10类目标的准确率目前可以轻松做到94%。然而,deep learning是一种data hungry的技术,需要大量的标注样本才能发挥作用。 图1    现实世界中,有很多问题是没有这么多的标注数据的,获取标注数据的成本

机器学习知识点总结(待更新)-爱代码爱编程

 机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类:  以下是作者自己整理的机器学习笔记思维导图,分享供大家学习,导图和笔记后续会继续更新。 一、什么是机器学习? 机器学习=寻找一种函数 如何寻找这个函数? ①定一个函数集合 ②判断函数的好坏 ③选择最好的函数 机器学习三板斧 ①设计模型model ②判断模型

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一文读懂机器学习分类全流程_平衡数据集-爱代码爱编程

​ 目录   前言 提出问题 一、介绍 1.分类简介 2.imblearn的安装 二、数据加载及预处理 1.加载并查看数据 ①导入Python第三方库    ②调用并查看数据 2.查看数据分布 ①各国样本分布直方图 ②各国样本划分 3.各国最受欢迎食材可视化 4.平衡数据集 ①样本插值采样 三、分类器选择 四