飞桨 PP-TableMagic：复杂表格结构化信息提取神器-首席AI分享圈

🚀邀请体验：中国首家 AI IDE 智能编程软件 Trae 中文版下载，不限量使用 DeepSeek-R1 和 Doubao-pro!

表格识别的目标是解析图片中的表格，准确识别表格结构和单元格位置，并将其还原为结构化的表格格式（例如 HTML）。在当今信息化时代，大量重要的表格数据仍以非结构化状态存在（如扫描文档中的信息统计表图片、PDF 财务报表中的数据统计表等），无法直接进行自动化处理。因此，表格识别已成为文档智能理解、数据自动分析等应用场景下的关键技术。高性能表格识别解决方案在财务报表处理、科研数据分析、保险理赔核算等领域具有重要应用价值，能够显著提高工作效率并减少人为错误。然而，面对不同应用场景下复杂的表格格式，传统的通用表格识别模型往往难以适应。为此，飞桨推出了全新表格识别方案 PP-TableMagic。

blank

PP-TableMagic 效果展示

blank blank blank blank

PP-TableMagic 技术解析

现有技术的不足

目前，常见的表格识别解决方案通常采用以下框架：用户输入一张表格图像，模型同时预测图像中表格的 HTML 结构和单元格位置，然后将其还原为完整的 HTML 表格。这种方案在常见、简单的表格场景下能获得不错的预测性能，但存在两个问题：

表格识别模型参数量通常较小，而表格结构预测、单元格位置预测这两个任务目标和依赖的特征语义层级差异较大，联合优化存在性能上限。
用户在特定场景下微调模型时，针对某类表格数据的微调可能导致模型性能“此消彼长”，即微调的表格类别性能提升，但其他类别性能下降，整体性能可能不升反降。

blank

PP-TableMagic 技术方案与原理

为了充分发挥轻量级表格识别模型的性能，并支持用户对任意类型表格数据进行针对性微调，PP-TableMagic 采用了下图所示的结构：

blank

PP-TableMagic 采用双流架构，将表格分为有线表、无线表。然后，将端到端表格识别任务拆解为单元格检测、表格结构识别两个子任务，最后通过自优化结果融合算法得到完整的 HTML 表格预测结果。具体来说：

飞桨团队自研轻量级表格分类模型 PP-LCNet_x1_0_table_cls，实现有线表、无线表的高精度分类。
研发团队推出了业界首个开源表格单元格检测模型 RT-DETR-L_table_cell_det，包括有线表单元格检测预训练权重 RT-DETR-L_wired_table_cell_det 和无线表单元格检测预训练权重 RT-DETR-L_wireless_table_cell_det，实现对各种类型表格单元格的精确定位。
飞桨推出新表格结构识别模型 SLANeXt。相比 SLANet 和 SLANet_plus，SLANeXt 具有更强的表格结构解析能力，能得到更准确的表格 HTML 结构。

在 PP-TableMagic 框架中，飞桨自研的新表格结构识别模型 SLANeXt 尤为重要。表格结构识别是表格识别中最关键的环节，从表格图像到 HTML 表达式的预测依赖于图像中的高级特征。因此，SLANeXt 使用特征表征能力更强的 Vary-ViT-B 作为视觉编码器，将提取到的特征送入 SLAHead 中，以实现更准确的结构识别。除了模型结构改进，训练策略也进行了改进。基于飞桨自建全量数据集+高质量微调数据集，通过全新的三阶段预训练策略分别得到有线表、无线表的结构识别权重。

为了评估 SLANeXt 的表格识别能力，研发团队基于各类型数据集进行了大量测试。实验结果如下：

基于内部高难度表格识别评测集：

blank

基于合作伙伴真实业务数据：

blank

实验结果表明，SLANeXt 相比 SLANet_plus 性能有明显提升。

算法应用

在使用 PP-TableMagic 时，不仅可以利用其优秀的 HTML 表格预测能力直接处理表格，还能充分发挥其结构优势，实现定制化的模型微调。

当针对其他端到端表格识别模型的 bad case 进行微调时，通常只能收集到这类数据，难以构建大型训练集，这会导致“此消彼长”现象，模型性能不升反降。

blank

此外，微调端到端表格识别模型时，需要对训练数据的表格结构、单元格位置同时进行标注，这在大多数应用场景下非常费时费力。

而 PP-TableMagic 的多模型组网架构，当需要提升其对某一类表格的处理性能时，只需要微调其中最关键的某个或某几个模型即可，这样就把对其他类型表格识别性能的影响降到了最低。

blank

因此，基于 PP-TableMagic 在实际场景下进行微调时，不仅各类型表格识别性能互相影响极小，而且数据标注时也仅需标注对应的类别即可，节省了大量人力。

对于代码能力较强的开发者， PP-TableMagic 的架构能直接进行分支级的调整。如下图所示，当发现某一类表格数据非常重要，可以单独设置一个分支进行处理，能够让整体的表格识别能力获得极大的提高。

blank

PP-TableMagic 性能优秀，且支持高定制化、高自由度的针对性模型微调，在各种应用场景下均能达到最佳的表格识别性能，是首个能实现全场景高定制化的表格识别开源方案。

快速上手

安装

安装 PaddlePaddle：

# CPU 版本
python -m pip install paddlepaddle==3.0.0rc0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/
# GPU 版本，需显卡驱动程序版本 ≥450.80.02（Linux）或 ≥452.39（Windows）
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0rc0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
# GPU 版本，需显卡驱动程序版本 ≥545.23.06（Linux）或 ≥545.84（Windows）
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0rc0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu123/

安装 PaddleX Wheel 包：

pip install https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/whl/paddlex-3.0.0rc0-py3-none-any.whl

快速体验

可以直接调用 PP-TableMagic。

PaddleX 提供了简单易用的 Python API，只需几行代码即可体验模型预测效果。
下载测试图片：

https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/table_recognition_v2.jpg

PaddleX 支持通过命令行方式或 Python 脚本方式调用 PP-TableMagic（在 PaddleX 中以 table_recognition_v2 产线体现）。

命令行方式：

paddlex --pipeline table_recognition_v2 
--use_doc_orientation_classify=False 
--use_doc_unwarping=False 
--input table_recognition.jpg 
--save_path ./output 
--device gpu:0

Python 脚本方式：

from paddlex import create_pipeline
pipeline = create_pipeline(pipeline="table_recognition_v2")
output = pipeline.predict(
input="table_recognition.jpg",
use_doc_orientation_classify=False,
use_doc_unwarping=False,
)
for res in output:
res.print()
res.save_to_img("./output/")
res.save_to_xlsx("./output/")
res.save_to_html("./output/")
res.save_to_json("./output/")

使用后，识别结果将会被保存在指定路径下。

二次开发

如果对 PP-TableMagic 效果满意，可以直接对产线进行高性能推理、服务化部署或端侧部署。如果表格场景特别垂直，效果还有优化空间，也可以基于自己场景的数据，使用 PaddleX 对 PP-TableMagic 中的某个或某几个模型进行针对性二次开发，充分发挥 PP-TableMagic 的定制化微调优势。基于 PaddleX 便捷的二次开发能力，使用统一命令即可完成数据校验、模型训练与评估推理，无需了解深度学习的底层原理，按要求准备好场景数据，简单运行命令即可完成模型迭代。此处展示无线表单元格检测模型 RT-DETR-L_wireless_table_cell_det 二次开发流程：

python main.py -c paddlex/configs/modules/table_cells_detection/RT-DETR-L_wireless_table_cell_det.yaml 
-o Global.mode=train 
-o Global.dataset_dir=./path_to_your_datasets

其他模型均支持二次开发，详情请参考：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-rc/docs/pipeline_usage/tutorials/ocr_pipelines/table_recognition_v2.md#4-%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91