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文档分析
分布 视觉语言模型1数据集与评测1
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TDATR:通过表格细节感知学习和单元格级视觉对齐改进端到端表格识别
TDATR: Improving End-to-End Table Recognition via Table Detail-Aware Learning and Cell-Level Visual Alignment
论文提出的结构引导的单元格定位模块和单元格级视觉-语言对齐方法,可被其他需要细粒度视觉-语言对齐的文档理解任务(如表格问答、文档布局分析)借鉴;其“先感知后融合”策略和利用多任务学习增强数据效率的思路,对数据受限场景下的视觉-语言模型训练有参考价值。
MCHDoc:面向多载体中文历史文档阅读的综合基准
MCHDoc: A Comprehensive Benchmark for Reading Multi-Carrier Chinese Historical Documents
为文档图像理解提供了跨载体、跨三千年的高分辨率评测基准,可用于检验 OCR 与多模态大模型在异构版式、材质退化下的字符级识别与 LLM 后校正能力,并可作为文档分析模型领域泛化性的测试床。