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tflop：带有布局指针机制的表结构识别框架
表结构识别（TSR）是旨在将表图像转换为机器可读格式的任务（例如，html），促进其他应用程序，例如信息检索。最近的作品通过识别HTML标签和文本区域来解决此问题，后者用于从表文档中进行文本推断。这些作用 - 曾经，将文本映射到确定的文本区域时遭受了未对准问题的困扰。在本文中，我们介绍了一个新的TSR框架，称为Tflop（带有L ay o ut p ointer机制的T sr f ramework），该框架将传统的文本区域预测重新定义，并将其匹配为直接文本区域指向问题。具体来说，TFLOP同时使用文本区域信息来同时识别表的结构标签及其对齐文本区域。不需要区域前字典和对齐，TFLOP绕过了拟定的文本区域匹配阶段，这需要精心校准的后处理。tflop还掌握了跨度意识的对比监督，以使指向机制在具有综合结构的表中。因此，TFLOP在诸如PubTabnet，fintabnet和synthtabnet等多个基准座上实现了最先进的性能。在我们广泛的实验中，TFLOP不仅表现出竞争性能，而且还显示出在工业文档TSR方案（例如带有水印或非英语领域的文档）的有希望的结果。我们工作的源代码可公开可用：https：//github.com/pupstageai/tflop。
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8 Mflop/s 是一种执行速率，每秒执行数百万次浮点运算。每当使用此术语时，它都是指 64 位浮点运算，运算将是加法或乘法。Gflop/s 指每秒数十亿次浮点运算，而 Tflop/s 指每秒数万亿次浮点运算。