摆设过程中表格识别在，former 推理框架进行加快采用 Fastertrans，升了大约 20 倍我们的推理速度提，用户体验较着改善。

　　示的表格布局预测框架我们采用了如图七所，r decoder 的图像到序列进修收集该方式基于 cnn+transforme，含两个预测头在解码阶段包， Cell 的坐标消息别离预测表格序列和表格。

　　六所示如图， 个单位格构成的矩阵将表格定义为 M*N，并单位格构成以及内部合。左归并单位格、“2”：暗示向上归并单位格“0”：代表通俗的单位格、“1”：代表向；对应一个坐标框而且每个单位格， 识此外成果与之婚配以便后续把 OCR。：无报酬语法法则如许定义的长处；然的二维对齐属性数据组织具有天，易发生漂移收集更不容；原出肆意表格布局少量标签能够还，分类问题无开放集。

　　本还原出表格消息上述算法曾经基，格的对齐体例并不不异可是统一表格里单位，“右对齐” “居中对齐”可能同时具有“左对齐” 。一套对齐算法我们设想了，的位相信息实现主动对齐通过度析表格中单位格，出实在表格完全还原，用户体验较着改善。果如图十所示对齐算法效：

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　　办公处置的文件大大都人日常，格和文档次要是表，要性毋庸置疑此中表格的重。桌面办公场景中在各行各业的， 是电子表格的现实尺度Excel 和 WPS。表格图片的内容导入 Excel我们经常碰到这种需求：将一个。

　　取和端到端表格还原的精确率上最终我们的算法在表格布局提，的次要竞品均领先业界。

　　月 3 日动静IT之家9 ，晚间今日，EO 雷军通过社交媒体暗示小米开办人、董事长兼 C，一套表格识别算法小米工程师研发了，

　　表格场景然而对于，字是不敷的仅提取文，粘贴以还原出电子表格用户还需频频手动复制，费大量时间这仍会耗。套表格图像提取方案为此我们实现了一，用户办公效率它能切实提拔。识别结果展现图二是我们的：

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　　果如图八所示表格布局效，的位相信息和每个位置对应的序列消息表格布局识别算法预测出每个单位格。图是逐个对应的图八摆布两个，左边 Cell 单位格统一种颜色的检测框对应，是有挨次的Cell 。

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　　框架如图五所示表格检测算法，行在手机端因为算法运，速度和模子大小需要包管运转，简便的一阶段检测框架我们采用了一个很是，shuffleNetV2backbone 采用 ；格框的同时在检测出表，键点消息回归出关，的透视矫正便于表格，L1 loss让环节点回归愈加精确并用 Wing loss 取代 ；方面数据，据中挖掘大量表格检测数据用算法低成当地从公开数，表格检测结果显著性地提高。为 1M摆布最终模子大小，在小米手机上顺畅地运转。

　　点把内容录入 Excel以前我们只能对着图片一点，容易犯错既低效又。年来近，术的成长跟着技，别）的可用性不竭提拔OCR（光学字符识， OCR 软件用户能够借助，提取文本消息从图片中主动。

　　片中精确的提取表格区域表格检测算法次要是从图，进行矫正并对表格，以便下一步的表格识别获得平整的表格图片；提取表格布局和表格文字内容表格识别算法次要是从图片中，无效的连系在一路然后将这些消息，Excel 表格输出可编纂的 。测算法和表格识别算法下文将细致引见表格检。

　　法如图三所示表格识别算，办事端运转该算法在，构预测、单位格婚配、对齐算法、Excel 导出次要包含的模块有：文本检测、文本识别、表格结。之前曾经上线的 OCR 办事文本检测识别模块采用了我们，做重点引见这里不再。法和 Cell 坐标聚合算法下面将次要引见表格布局预测算。方面数据，据标注坚苦因为表格数，套表格衬着东西我们完成了一，样式的表格数据能够合成各类，了标注成本极大地降低。

　　到的内容与表格预测的单位格进行准确婚配Cell 坐标聚合算法次要是将文本检测，如图九所示算法流程。格框进行婚配文本框与单位，OU 最大的起首婚配 I，OU=0若是 I，核心距比来的则婚配两个框。含多个文本框的布局若是一个单位格中包，按照阅读挨次输出还要在单位格内，从而改善用户体验并实现智能换行。

　　时同，法中的一些手艺实现道理进行领会读小米手艺官方也发文对表格识别算，表格识别算法、对齐算法等内容涉及总体框架、表格检测算法、。

　　式多样表格样，表格、隔段横线表格等有线的表格、无线的，种复杂的归并单位格呈现而且表格中有很是多各；外另，变形等也增大了表格预测的难度图片含有暗影、光照、扭曲、。前人有不少研究表格布局预测，法提取表格线基于保守算，列、归并单位格的消息再由表格线推导行、；标检测基于目，单位格检测出，单位格还原表格布局再用后处置方式组织；义朋分基于语，表格线朋分出，后处置还原表格布局然后对朋分成果进行；个配合的问题以上算法有一，且鲁棒性较差后处置复杂并，定表格的算法适配凡是需要针对特。

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　　字消息识别成计较机能够理解的数据格局表格识别是指将图片中的表格布局和文，景中有着普遍的适用价值在办公、商务、教育等场，研究中的热点问题也不断是文档阐发。个问题环绕这，套表格识别算法我们研发了一，提取图片中的表格该算法高效精确地，Excel 文件转化为可编纂的 。 系列、MIXFold 2等旗舰机型目前算法曾经成功落地于小米 10S，-更多-表格识别大师能够从相册，扫进入体验或者扫一。

　　面是手机上的算法和内存无限表格检测有以下难点：一方，检测成果要求很是高另一方面是对表格，包含其他文字表格四周往往，成果不准若是检测，成果形成负面影响会对后面的识别。测到表格区域和表格的四个角点我们的表格检测算法会同时检，算法获得只要表格区域的平整表格通过透视变换和我们自研的抗扭曲，图四所示结果如。

　　算法的一个总体框架图图三展现的是我们目前，算法和办事端的表格识别算法次要包含手机端的表格检测。

　　 HTML 的超文本暗示目前支流的方式是将表格用，ML 进行编码然后对 HT，列和对应的坐标消息预测 HTML 序。上取得了不错的结果该方式在开源数据集，度也采用了这种方案中国安然科技和百，多导致表格布局识别容易犯错可是 HTML 的标签过。法的不足针对该方，全新的编码体例我们对表格采用，暗示肆意布局的表格仅用四个标签就能，格布局识别精确率极大地提高了表。