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上传时间: 2021-03-15
详细说明：表检测
所有笔记本均在Google合作实验室中运行。
数据准备：table_recognition_data_preprocessing.ipynb用于移动和合并图像文件，同时将表数据重新格式化为文本文件。 对主要的3个数据集执行此操作，以使最终的编译文本文件包含所有3个数据集的数据。
Image_aug.ipynb用于创建重复的膨胀图像和污迹图像，并分别存储。
更快的RCNN：train_baselines.ipynb使用不同大小的内核过滤器训练更快的RCNN模型。 在笔记本的第二个单元格中，使用参数side_length更改了内核过滤器的大小。 该模型将根据内核过滤器的大小另存为其他文件名。 在训练了80个纪元之后，训练过程将结束，并且需要将step参数更改为2，以指示迭代转移学习过程的最后阶段。
test_v2.ipynb根据给定的内核过滤器的side_length评估模型。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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