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LGPMA: Complicated Table Structure Recognition with Local and Global Pyramid Mask Alignment (ICDAR 2021).
https://arxiv.org/pdf/2105.06224.pdf
表格本身是按照人设定的规则来展示数据，具有很强的对齐特性，如果能够得到对齐很好的表格单元格的边框，那么还原表格的结构就非常容易了，因此重点就是如何获得更好的对齐的单元格边框。
LGPMA采用HRNet-W48 Cascade Mask RCNN作为backbone，图像经过CNN提取特征后分成两路，一路类似于Mask RCNN的形式用来检测非空单元格叫LPMA（因为是单元格粒度，所以是局部的），LPMA中又分为3个头，一个头是将单元格中的文本区域分割出来，另外两个头用来学习单元格的水平对齐和垂直对齐的soft mask；另一路叫GPMA（因为是整张图的粒度，所以是全局的），也分为3个头，一个头用来学习整图的二分类mask（单元格区域和非单元格区域），另两个头在全局学习整张图上的非空单元格的水平和垂直对齐的soft mask。在得到两路soft mask后，用一个mask re-scoring的方式将LPMA和GPMA的对齐mask融合，之后对每个单元格边框进行进一步精修。
接下来是对单元格的后处理得到表格结构的过程。分为cell matching，empty cell searching和empty cell merging三个步骤得到最终的表格结构。
提供了一个在PubTabNet数据集上训练的模型。
表格识别效果
原文地址
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTk3ODI2OA==&mid=2650352503&idx=1&sn=5fd0b10a1b2248846c8d0e537e07fedc&chksm=87813d84b0f6b49258ea0fc211d5f676de57cb17f37667a9ba05a629a454c29fecb0f03a5924&token=2075784644&lang=zh_CN#rd