说明文档

表格单元格分类

该模型用于将表格单元格图像分类为空或非空。它使用20世纪30年代芬兰人口普查和死亡记录表格中的表格单元格图像进行训练。

该模型以 densenet121 为基础模型进行训练，并已转换为 onnx 格式。

该模型针对包含主要手写文本的特定类型表格中的单元格分类进行了训练。尚未使用其他类型的表格单元格数据进行测试。

训练数据集包括：

验证数据集包括：

用于模型训练的代码位于仓库的 train.py 文件中，该文件使用 augment.py 和 utils.py 文件中的函数。所需的库列在 requirements.txt 文件中。

该模型使用 CPU 进行训练，超参数如下：

使用验证数据集的评估结果如下：

验证损失	验证准确率	验证F1分数
0.0427	0.9899	0.9903

可以使用 test.py 文件中的代码进行推理。

作者 Kansallisarkisto

image-classification

↓ 0 ♥ 0

创建时间: 2024-09-12 11:56:22+00:00

更新时间: 2024-09-17 08:28:48+00:00

.gitattributes

README.md

augment.py

densenet_28022024.onnx ONNX

requirements.txt

test.py

train.py

utils.py