TableBank 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

TableBank 项目的目录结构如下：

TableBank/
├── data/
│   ├── annotations/
│   ├── images/
│   └── README.md
├── models/
│   ├── baseline/
│   └── README.md
├── scripts/
│   ├── preprocessing/
│   └── README.md
├── README.md
├── LICENSE
└── requirements.txt

目录介绍

• data/: 包含数据集的标注文件和图像文件。
  • annotations/: 存放 MS COCO 格式的标注文件。
  • images/: 存放表格图像文件。
• models/: 包含项目的模型文件和基线模型。
  • baseline/: 存放使用深度神经网络的基线模型。
• scripts/: 包含数据预处理和模型训练的脚本。
  • preprocessing/: 存放数据预处理的脚本。
• README.md: 项目的主说明文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

TableBank 项目的启动文件主要是训练和评估模型的脚本。以下是主要的启动文件：

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• eval.py: 用于评估模型性能的脚本。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：用于训练表格检测和识别模型。
  • 使用方法：通过命令行运行 python train.py 启动训练过程。

• eval.py:

  • 功能：用于评估已训练模型的性能。
  • 使用方法：通过命令行运行 python eval.py 启动评估过程。

3. 项目的配置文件介绍

TableBank 项目的配置文件主要用于设置训练和评估的参数。以下是主要的配置文件：

• config.yaml: 包含训练和评估的参数配置。

配置文件介绍

• config.yaml:
  • 功能：包含训练和评估的所有参数，如数据路径、模型参数、训练轮数等。
  • 使用方法：在启动训练或评估脚本前，根据需要修改 config.yaml 文件中的参数。

以上是 TableBank 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 TableBank 项目。