Reconocimiento de Estructura de Tabla con Transformer (table-transformer-structure-recognition)

El modelo Table Transformer, también conocido como DETR, es un modelo de detección de objetos basado en Transformers entrenado en el conjunto de datos PubTables1M. Fue presentado en el artículo PubTables-1M: Hacia una Extracción Completa de Tablas de Documentos No Estructurados por Smock et al. Este modelo utiliza la configuración 'normalizar antes' del DETR, lo que significa que se aplica 'layernorm' antes de la auto y cruz-atención. Se puede usar para detectar la estructura de tablas, como filas y columnas.