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https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
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comments: true
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# 表格分类模块使用教程
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## 一、概述
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表格分类模块是计算机视觉系统中的关键组成部分，负责对输入的表格图像进行分类，该模块的性能直接影响到整个表格识别过程的准确性和效率。表格分类模块通常会接收表格图像作为输入，然后通过深度学习算法，根据图像的特性和内容，将其分类到预定义的类别中，例如有线表和无线表。表格分类模块的分类结果将作为输出，供表格识别相关产线使用。
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## 二、支持模型列表
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<table>
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<tr>
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<th>模型</th><th>模型下载链接</th>
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<th>Top1 Acc(%)</th>
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<th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
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<th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
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<th>模型存储大小 (M)</th>
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</tr>
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<tr>
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<td>PP-LCNet_x1_0_table_cls</td><td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/CLIP_vit_base_patch16_224_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-LCNet_x1_0_table_cls_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
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<td>94.2</td>
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<td>2.35 / 0.47</td>
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<td>4.03 / 1.35</td>
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<td>6.6M</td>
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</tr>
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</table>
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<strong>测试环境说明:</strong>
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<ul>
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<li><b>性能测试环境</b>
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<ul>
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<li><strong>测试数据集：</strong>PaddleX 内部自建评测数据集。</li>
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<li><strong>硬件配置：</strong>
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<ul>
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<li>GPU：NVIDIA Tesla T4</li>
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<li>CPU：Intel Xeon Gold 6271C @ 2.60GHz</li>
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<li>其他环境：Ubuntu 20.04 / cuDNN 8.6 / TensorRT 8.5.2.2</li>
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</ul>
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</li>
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</ul>
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</li>
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<li><b>推理模式说明</b></li>
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</ul>
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<table border="1">
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<thead>
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<tr>
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<th>模式</th>
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<th>GPU配置</th>
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<th>CPU配置</th>
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<th>加速技术组合</th>
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</tr>
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</thead>
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<tbody>
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<tr>
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<td>常规模式</td>
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<td>FP32精度 / 无TRT加速</td>
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<td>FP32精度 / 8线程</td>
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<td>PaddleInference</td>
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</tr>
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<tr>
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<td>高性能模式</td>
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<td>选择先验精度类型和加速策略的最优组合</td>
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<td>FP32精度 / 8线程</td>
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<td>选择先验最优后端（Paddle/OpenVINO/TRT等）</td>
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</tr>
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</tbody>
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</table>
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## 三、快速开始
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> ❗ 在快速开始前，请先安装 PaddleOCR 的 wheel 包，详细请参考 [安装教程](../ppocr/installation.md)。
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使用一行命令即可快速体验：
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```bash
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paddleocr table_classification -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/table_recognition.jpg
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```
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您也可以将表格分类的模块中的模型推理集成到您的项目中。运行以下代码前，请您下载[示例图片](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/table_recognition.jpg)到本地。
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```python
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from paddleocr import TableClassification
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model = TableClassification(model_name="PP-LCNet_x1_0_table_cls")
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output = model.predict("table_recognition.jpg", batch_size=1)
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for res in output:
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res.print(json_format=False)
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res.save_to_json("./output/res.json")
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```
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运行后，得到的结果为：
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```
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{'res': {'input_path': 'table_recognition.jpg', 'page_index': None, 'class_ids': array([0, 1], dtype=int32), 'scores': array([0.84421, 0.15579], dtype=float32), 'label_names': ['wired_table', 'wireless_table']}}
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```
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运行结果参数含义如下：
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- `input_path`：表示输入图片的路径
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- `page_index`：如果输入是PDF文件，则表示当前是PDF的第几页，否则为 `None`
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- `class_ids`：表示预测结果的类别id
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- `scores`：表示预测结果的置信度
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- `label_names`：表示预测结果的类别名
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可视化图像如下：
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/refs/heads/main/images/modules/table_classification/01.jpg">
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相关方法、参数等说明如下：
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* `TableClassification`实例化表格分类模型（此处以`PP-LCNet_x1_0_table_cls`为例），具体说明如下：
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<table>
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<thead>
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<tr>
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||
<th>参数</th>
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<th>参数说明</th>
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||
<th>参数类型</th>
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||
<th>可选项</th>
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||
<th>默认值</th>
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||
</tr>
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</thead>
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||
<tr>
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||
<td><code>model_name</code></td>
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||
<td>模型名称</td>
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<td><code>str</code></td>
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||
<td>无</td>
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||
<td><code>无</code></td>
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</tr>
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||
<tr>
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||
<td><code>model_dir</code></td>
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||
<td>模型存储路径</td>
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||
<td><code>str</code></td>
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||
<td>无</td>
|
||
<td>无</td>
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||
</tr>
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||
<tr>
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||
<td><code>device</code></td>
|
||
<td>模型推理设备</td>
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||
<td><code>str</code></td>
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||
<td>支持指定GPU具体卡号，如“gpu:0”，其他硬件具体卡号，如“npu:0”，CPU如“cpu”。</td>
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||
<td><code>gpu:0</code></td>
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||
</tr>
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||
<tr>
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||
<td><code>use_hpip</code></td>
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||
<td>是否启用高性能推理插件</td>
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||
<td><code>bool</code></td>
|
||
<td>无</td>
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||
<td><code>False</code></td>
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||
</tr>
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||
<tr>
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||
<td><code>hpi_config</code></td>
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||
<td>高性能推理配置</td>
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<td><code>dict</code> | <code>None</code></td>
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||
<td>无</td>
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||
<td><code>None</code></td>
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</tr>
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</table>
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* 其中，`model_name` 必须指定，指定 `model_name` 后，默认使用 PaddleX 内置的模型参数，在此基础上，指定 `model_dir` 时，使用用户自定义的模型。
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* 调用表格分类模型的 `predict()` 方法进行推理预测，该方法会返回一个结果列表。另外，本模块还提供了 `predict_iter()` 方法。两者在参数接受和结果返回方面是完全一致的，区别在于 `predict_iter()` 返回的是一个 `generator`，能够逐步处理和获取预测结果，适合处理大型数据集或希望节省内存的场景。可以根据实际需求选择使用这两种方法中的任意一种。`predict()` 方法参数有 `input` 和 `batch_size`，具体说明如下：
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<table>
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<thead>
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||
<tr>
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||
<th>参数</th>
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||
<th>参数说明</th>
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||
<th>参数类型</th>
|
||
<th>可选项</th>
|
||
<th>默认值</th>
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||
</tr>
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||
</thead>
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||
<tr>
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||
<td><code>input</code></td>
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||
<td>待预测数据，支持多种输入类型</td>
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||
<td><code>Python Var</code>/<code>str</code>/<code>list</code></td>
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||
<td>
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<ul>
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<li><b>Python变量</b>，如<code>numpy.ndarray</code>表示的图像数据</li>
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<li><b>文件路径</b>，如图像文件的本地路径：<code>/root/data/img.jpg</code></li>
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<li><b>URL链接</b>，如图像文件的网络URL：<a href = "https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/table_recognition.jpg">示例</a></li>
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<li><b>本地目录</b>，该目录下需包含待预测数据文件，如本地路径：<code>/root/data/</code></li>
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<li><b>列表</b>，列表元素需为上述类型数据，如<code>[numpy.ndarray, numpy.ndarray]</code>，<code>["/root/data/img1.jpg", "/root/data/img2.jpg"]</code>，<code>["/root/data1", "/root/data2"]</code></li>
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</ul>
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||
</td>
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||
<td>无</td>
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||
</tr>
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||
<tr>
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||
<td><code>batch_size</code></td>
|
||
<td>批大小</td>
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||
<td><code>int</code></td>
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||
<td>任意整数</td>
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<td>1</td>
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</tr>
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</table>
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* 对预测结果进行处理，每个样本的预测结果均为对应的Result对象，且支持打印、保存为图片、保存为`json`文件的操作:
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<table>
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<thead>
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<tr>
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<th>方法</th>
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||
<th>方法说明</th>
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||
<th>参数</th>
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||
<th>参数类型</th>
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||
<th>参数说明</th>
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||
<th>默认值</th>
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||
</tr>
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</thead>
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||
<tr>
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||
<td rowspan = "3"><code>print()</code></td>
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||
<td rowspan = "3">打印结果到终端</td>
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||
<td><code>format_json</code></td>
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||
<td><code>bool</code></td>
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||
<td>是否对输出内容进行使用 <code>JSON</code> 缩进格式化</td>
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||
<td><code>True</code></td>
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||
</tr>
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||
<tr>
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||
<td><code>indent</code></td>
|
||
<td><code>int</code></td>
|
||
<td>指定缩进级别，以美化输出的 <code>JSON</code> 数据，使其更具可读性，仅当 <code>format_json</code> 为 <code>True</code> 时有效</td>
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||
<td>4</td>
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||
</tr>
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||
<tr>
|
||
<td><code>ensure_ascii</code></td>
|
||
<td><code>bool</code></td>
|
||
<td>控制是否将非 <code>ASCII</code> 字符转义为 <code>Unicode</code>。设置为 <code>True</code> 时，所有非 <code>ASCII</code> 字符将被转义；<code>False</code> 则保留原始字符，仅当<code>format_json</code>为<code>True</code>时有效</td>
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||
<td><code>False</code></td>
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||
</tr>
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||
<tr>
|
||
<td rowspan = "3"><code>save_to_json()</code></td>
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||
<td rowspan = "3">将结果保存为json格式的文件</td>
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||
<td><code>save_path</code></td>
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||
<td><code>str</code></td>
|
||
<td>保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致</td>
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||
<td>无</td>
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||
</tr>
|
||
<tr>
|
||
<td><code>indent</code></td>
|
||
<td><code>int</code></td>
|
||
<td>指定缩进级别，以美化输出的 <code>JSON</code> 数据，使其更具可读性，仅当 <code>format_json</code> 为 <code>True</code> 时有效</td>
|
||
<td>4</td>
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||
</tr>
|
||
<tr>
|
||
<td><code>ensure_ascii</code></td>
|
||
<td><code>bool</code></td>
|
||
<td>控制是否将非 <code>ASCII</code> 字符转义为 <code>Unicode</code>。设置为 <code>True</code> 时，所有非 <code>ASCII</code> 字符将被转义；<code>False</code> 则保留原始字符，仅当<code>format_json</code>为<code>True</code>时有效</td>
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||
<td><code>False</code></td>
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||
</tr>
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||
</table>
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* 此外，也支持通过属性获取带结果的可视化图像和预测结果，具体如下：
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<table>
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<thead>
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||
<tr>
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||
<th>属性</th>
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||
<th>属性说明</th>
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||
</tr>
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||
</thead>
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||
<tr>
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||
<td rowspan = "1"><code>json</code></td>
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||
<td rowspan = "1">获取预测的<code>json</code>格式的结果</td>
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||
</tr>
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||
<tr>
|
||
<td rowspan = "1"><code>img</code></td>
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||
<td rowspan = "1">获取可视化图像</td>
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||
</tr>
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||
</table>
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关于更多 PaddleX 的单模型推理的 API 的使用方法，可以参考[PaddleX单模型Python脚本使用说明](../../instructions/model_python_API.md)。
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## 四、二次开发
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由于 PaddleOCR 并不直接提供表格分类模块的训练，因此，如果需要训练表格分类模型，可以参考 [PaddleX 表格分类模块二次开发](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/module_usage/tutorials/ocr_modules/table_classification.html#_4)部分进行训练。训练后的模型可以无缝集成到 PaddleOCR 的 API 中进行推理。
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## 五、FAQ
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