飞桨PP-TableMagic表格结构化信息提取

·PP-TableMagic是飞桨最新推出的表格识别特色模型,其采用有线表+无线表双流架构,将端到端表格识别任务拆解为表格分类+表格结构识别+单元格检测多模型串联组网方案;独创表格结构识别模型 SLANeXt,搭载Vary-ViT-B高性能视觉编码器,采用创新三阶段预训练策略,显著提升表格结构识别精度;仅需关键模型微调,减少对其他表格识别模型影响,降低标注成本;支持分支级调整,实现高定制化、高自由度,适配全场景表格识别需求
·3月13日(周四)19:00直播为您深度解析PP-TableMagic在部署方面的功能、优势与技巧,提供产业级实操项目手把手教学体验。
·3月16日(周一)实战营将带你从环境准备开始,实操体验基于PaddleX框架的PP-TableMagic技术,感受其在表格结构化信息提取任务场景的出色表现。
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您的姓名:
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请输入您的手机号码:
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您的身份是:
数据科学家
机器学习工程师
软件开发工程师
嵌入式系统工程师
产品经理
企业负责人
项目负责人
研究员/学者
老师
学生
其他
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公司全称(如:百度在线网络技术有限公司):
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您基于什么需求使用/计划使用飞桨低代码开发工具?【多选题】
企业有AI业务转型、AI业务落地需求,主要服务客户项目交付
希望快速提升企业内部业务开发效率、降低生产成本
希望快速提升个人算法能力
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您/您所在单位的AI技术方向:
【多选题】
文档图像分析(版面区域检测、表格识别等)
文本图像信息抽取
通用OCR(证照识别、票据识别、报告与印章识别等)
图像分类
目标检测/小目标检测/旋转框检测
图像分割
图像异常检测
目标跟踪
时序预测/时序异常检测/时序分类
人脸识别/图像识别
其他
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未来使用PaddleX完成模型训练后,您业务的主要部署方式为:【多选题】
云平台上服务化部署
本地服务化部署(Linux平台)
本地服务化部署(Windows平台)
本地高性能推理
Jetson系列部署
ARM CPU部署
ARM NPU部署
其他
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您计划将飞桨应用于哪些领域:【多选题】
政企服务
工业制造
能源电力
交通
智慧城市
金融
教育
医疗
文化传媒
电商
运营商
仓储物流
建筑工程
其他
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您使用的训练硬件主要为:
【多选题】
NVIDIA
昇腾
昆仑芯
海光
寒武纪
燧原
天数智芯
其他
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您使用的推理硬件主要为:【多选题】
NVIDIA
Intel
昇腾
昆仑芯
寒武纪
燧原
天数智芯
登临
其他
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