PP-LCNet_x1_0_table_cls

简介

表格分类模块是计算机视觉系统中的关键组件，负责对输入的表格图像进行分类。该模块的性能直接影响整个表格识别流程的准确性和效率。表格分类模块通常接收表格图像作为输入，利用深度学习算法，根据图像的特征和内容将其分为预定义的类别，例如有线表格和无线表格。表格分类模块的分类结果作为输出用于表格识别流水线。关键指标如下：

模型	Top1 准确率(%)	GPU 推理时间 (ms) [常规模式 / 高性能模式]	CPU 推理时间 (ms) [常规模式 / 高性能模式]	模型存储大小 (M)
PP-LCNet_x1_0_table_cls	94.2	2.35 / 0.47	4.03 / 1.35	6.6M

模型使用

安装依赖

pip install -U paddleocr
pip install -U onnxruntime-gpu

命令行界面使用方法

paddleocr table_classification -i ./demo.jpg --model_name PP-LCNet_x1_0_table_cls --engine onnxruntime

Python API 使用方法

from paddleocr import TableClassification

model = TableClassification(
    model_name="PP-LCNet_x1_0_table_cls",
    engine="onnxruntime",
)
output = model.predict("./demo.jpg", batch_size=1)
for res in output:
    res.print()
    res.save_to_json(save_path="./output/res.json")

PP-LCNet_x1_0_table_cls

简介

模型	Top1 准确率(%)	GPU 推理时间 (ms) [常规模式 / 高性能模式]	CPU 推理时间 (ms) [常规模式 / 高性能模式]	模型存储大小 (M)
PP-LCNet_x1_0_table_cls	94.2	2.35 / 0.47	4.03 / 1.35	6.6M

模型使用

安装依赖

pip install -U paddleocr
pip install -U onnxruntime-gpu

命令行界面使用方法

paddleocr table_classification -i ./demo.jpg --model_name PP-LCNet_x1_0_table_cls --engine onnxruntime

Python API 使用方法

from paddleocr import TableClassification

model = TableClassification(
    model_name="PP-LCNet_x1_0_table_cls",
    engine="onnxruntime",
)
output = model.predict("./demo.jpg", batch_size=1)
for res in output:
    res.print()
    res.save_to_json(save_path="./output/res.json")