一种面向结构化文本图像识别的深度学习模型

提出一种面向结构化文本识别的端到端训练的深度学习模型,旨在使用一个兼具文本检测、识别与信息结构化能力的深度学习模型对包含结构化文本的图像进行文本信息提取,从而高效且精确地获得图像中各文本字段的位置、内容及属性。实验表明:相比于现有方案,提出的结构化文本图像识别模型能提高结构化文本识别效率与性能,同时减少模型个数和模型参数量,提高开发效率。