{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期部分”:[[2024,7,6]],“日期时间”:“2024-07-06T17:13:45Z”,“时间戳”:1720286025139},“出版商位置”:“查姆”,“参考计数”:57,“出版者”:“斯普林格国际出版”,“isbn-type”:[{“值”:“9783030586034”,“类型”:”打印“},{“值”:“9783030586041”,“type”:“electronic”}],“license”:[{“start”:{“date-parts”:[[2020,1,1]],“date-time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1577836800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://www.springer.com\/tdm”}0:00:00Z“,”时间戳“:1577836800000},”内容版本“:”vor“,“delay-in-days”:0,“URL”:“http:\/\/www.springer.com\/tdm”},{“start”:{“date-parts”:[[2020,1,1]],“date-time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1577836800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days“:0,”URL“https:\/\www.springer.com\/tdm”}1,1]],“日期时间”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1577836800000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.springer.com/tdm”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[2020]]},”DOI“:”10.1007\/978-3-030-58604-1_5“,”类型“:”book-capter“,”创建“:{“date-parts”:[[2020,11,2]],“date-time”:“2020-11-02T22:02:49Z”,“时间戳”:1604354569000},“页面”:“70-86”,“更新策略”:“http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy”,“源”:“Crossref”,”is-referenced-by-count“:44,”title“:[”使用上下线索的表结构识别“],”prefix“:”10.1007“,”author“:[{”given“:”Sachin“,”family“:”Raja“,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]},{“given”:“Ajoy”,“family”:“Mondal”,“sequence”:“additional”,“affaliance”:[]}crossref“,”非结构化“:“Yang,X.,Yumer,E.,Asente,P.,Kraley,M.,Kifer,D.,Lee Giles,C.:学习使用多模态完全卷积神经网络从文档中提取语义结构。In:CVPR(2017)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2017.462”},{“key”:“5_CR2”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Augusto Borges Oliveira,D.,Palhares Viana,M.:基于CNN的快速文档布局分析。在:ICCV(2017)”,“DOI”:“10.1109\/ICVW.2017.142”},{“key”:“5_CR3”,“DOI断言”:“crossref”,“非结构化”:“Yi,X.,Gao,L.,Liao,Y.,Zhang,X.,Liu,R.,Jiang,Z:文档图像中基于CNN的页面对象检测。在:ICDAR(2017)”,“DOI”:“10.1109\/ICDAR.2017.46”},{“key”:“5_CR4”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Hu,J.,Kashi,R.S.,Lopresti,D.P.,Wilfong,G.:Medium-independent table detection。In:Document Recognition and Retrieval VII(1999)”,“doi”:“10.1117\/12.373506”}:“Wang,Y.,Phillips,I.T.,Haralick,R.M.:表结构理解及其性能评估。Pattern Recogn.(2004)”,“DOI”:“10.1016\/j.patcog.2004.01.012”},{“key”:“5_CR6”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Nishida,K.、Sadamitu,K.,Higashinaka,R.、Matsuo,Y.:理解具有混合深度神经网络架构的表的语义结构。In:AAAI(2017)”,“DOI”:“10.1609\/AAAI.v31i1.10484”},{“key”:“5_CR7”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Schreiber,S.,Agne,S.,Wolf,I.,Dengel,A.,Ahmed,S.:DeepDeSRT:深度学习,用于检测和识别文档图像中的表。in:ICDAR(2017)”,“DOI”:“10.1109\/ICDAR.2017.192”},{“key”:“5_CR8”,“DOI由”断言:“crossref”,“非结构化”:“Bao,J.,et al.:表到文本:用自然语言描述表区域。In:AAAI(2018)”,“DOI”:“10.1609\/AAAI.v32i1.11944”},{“key”:“5_CR9”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Qasim,S.R.,Mahmood,H.,Shafait,F.:使用图形神经网络重新思考表解析。In:ICDAR(2019)”:“5_CR10”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Tensmeyer,C.,Morariu,V.,Price,B.,Cohen,S.,Martinezp,T.:表结构分解的深度拆分和合并。In:ICDAR(2019)”,“doi”:“10.1109\/ICDAR.2019.00027”},{“key”:“5_CR11”,“非结构化”:“Li,M.,Cui,L.,Huang,S.,Wei,F.,Zhou,M,Li,Z.:TableBank:基于图像的表检测和识别的表基准。In:ICDAR(2019)”},{“key”:“5_CR12”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Paliwal,S.S.,Vishwanath,D.,Rahul,R.,Sharma,M.,Vig,L.:TableNet:从扫描文档图像进行端到端表检测和表格数据提取的深度学习模型。In:ICDAR(2019)”,“DOI”:“10.1109\/ICDAR.2019.00029”},{“key”:“5_CR13”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhong,X.,ShafieiBavani,E.,Yepes,A.J.:基于图像的表识别:数据、模型和评估。arXiv(2019)”,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-58589-1_34”},{“key”:“5_CR14”,“unstructured”:“Chi,Z.,Huang“”,“非结构化”:“Khan,S.A.,Khalid,S.M.D.,Shahzad,M.A.,Shafait,F.:使用双向门控递归单元网络提取表结构。In:ICDAR(2019)”,“DOI”:“10.1109\/ICDAR.2019.00220”},{“key”:“5_CR16”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“非结构”:“Siddiqui,S.A.,Khan,P.I.,Dengel,A.,Ahmed,S.:重新思考文档中表结构识别的语义分割。in:ICDAR(2019)”,“DOI”:“10.1109\/ICDAR.2019.00225”},{“key”:“5_CR17”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Xue,W.,Li,Q.,Tao,D.:ReS2TIM:从表图像重建句法结构。in:ICDAR,“DOI”:“10.1109\/ICDAR.2019.00125”},{“key”:“5_CR18”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“G\u00f6bel,M.,Hassan,T.,Oro,E.,Orsi:“Gao,L.,et al.:ICDAR 2019表检测和识别竞赛(cTDaR)。In:ICDAR(2019)”,“DOI”:“10.1109\/ICDAR.2019.00243”},{“key”:“5_CR20”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Mondal,A.,Lipps,P.,Jawahar,C.V.:IIIT-AR-13K:文档中图形对象检测的新数据集。In:DAS(2020)”,《DOI》:“10.1007\/978-3-030-57058-3_16”},{“key”:“5_CR21”,“unstructured”:“Itonori,K.:基于文本块排列和规则线位置的表结构识别。In:ICDAR(1993)”}:“Green,E.,Krishnamoorthy,M.:使用表语法识别表。In:文档分析和信息检索年度研讨会(1995)”},{“key”:“5_CR23”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Kieninger,T.G.:基于鲁棒块分割的表结构识别。In:Document Recognition V(1998)”,“doi”:“10.1117\/12.304642”},{“key”:“5_CR24”,“unstructured”:“Tupaj,S.,Shi,Z.,Chang,C.H.,Alam,H.:从文本文件中提取表格信息。塔夫茨大学,梅德福德,美国,EECS系(1996)”}:“Gilani,A.,Qasim,S.R.,Malik,I.,Shafait,F.:使用深度学习进行表格检测。In:ICDAR(2017)”,“DOI”:“10.1109\/ICDAR.2017.31”},{“key”:“5_CR26”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Dong,H.,Liu,S.,Han,S.、Fu,Z.,Zhang,D.:TableSense:使用卷积神经网络进行电子表格检测:“10.1609\/aaai.v33i01.330169”},{“key”:“5_CR27”,“series-title”:“计算机科学课堂讲稿”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”292“,“doi”:“10.1007\/978-3-030-30645-8_27”,“volume-title”:”图像分析与处理\u2013 ICIAP 2019“,”author“:”I Kavasidis“,”year“2019”,“unstructured”:“Kavasidis,I.,et al.:一种基于盐度的卷积神经网络,用于数字文档中的表格和图表检测。in:Ricci,E.,Rota Bul\u00f2,S.,Snoek,C.,Lanz,O.,Messelodi,S.和Sebe,N.(eds.)ICIAP 2019。LNCS,第11752卷,第292\u2013302页。查姆施普林格(2019)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-30645-8_27“},{“key”:“5_CR28”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Saha,R.,Mondal,A.,Jawahar,C.V.:文档图像中的图形对象检测。in:ICDAR(2019)”,“doi”:“10.1109\/ICDAR.2019.00018”},},“key“:”5_CR29“,”doi-assert-by“:”Crosref“,“un结构化”:“”Shahab,A.、Shafait,F.、Kieninger,T.、Dengel,A.:表结构识别系统基准测试的开放方法。在:DAS(2010)“,”DOI“:”10.1145\/1815330.1815345“},{“key”:“5_CR30”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zanibbi,R.,Blostein,D.,Cordy,J.R.:使用树变换识别数学表达式。IEEE Trans.PAMI(2002)”,“DOI”:“10.1109\/TPAMI.2002.1046157”},“key“:”5_CR31“,”DOI-asserted-by“:”crossref.“,“un结构化”:“Zhang,J.、Du,J.和Dai,L.:用于手写数学表达式识别的密集编码器的多尺度关注。In:ICDAR(2018)“,”DOI“:”10.1109\/ICPR.2018.8546031“},{”key“:”5_CR32“,”series-title“:”计算机科学讲义“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“664”,“DOI”:“10.1007\/978-3319-46478-7_41”,“volume-title”:“Computer Vision\u2013 ECCV 2016”,“author”:“N Siegel”,“year”:“2016”,”unstructured“:”Siegel,N.、Horvitz,Z.、Levin,R.、Divvala,S.、Farhadi,A.:FigureSeer:研究论文中的解析结果图。收录人:Leibe,B.,Matas,J.,Sebe,N.,Welling,M.(编辑)ECCV 2016。LNCS,第9911卷,第664\u2013680页。查姆施普林格(2016)。https:\/\/doi.org/10.1007\/978-3-319-46478-7_41“},{“key”:“5_CR33”,“doi断言者”:“crossref”,“非结构化”:“Tang,B.,et al.:DeepChart:将深度卷积网络和深度信念网络结合在图表分类中。Sig.Process.(2015)”,“doi”:“10.1016\/j.sigpro.2015.09.027”},{“key”:“5_CR34”,“doi断言者”:“crossref”,“非结构化“:”Harit,G.,Bansal,A.:使用页眉和尾部模式检测文档图像中的表格。In:ICVGIP(2012)“,”DOI“:”10.1145\/2425333.2425395“},{“key”:“5_CR35”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Gatos,B.,Danatsas,D.,Pratikakis,I.,Perantonis,S.J.:文档图像中的自动表检测。In:CVPR(2005)”,“DOI”:“10.1007\/11551188_67”},“key“:”5_CR36“,”DOI-assert-by“:”crossref.“,“非结构化”:“Ohta,M.,Yamada,R.,Kanazawa,T.,Takasu,A.:一种基于细胞检测的表格结构识别方法。收录于:ACM文档工程研讨会(2019年)“,”DOI“:”10.1145\/3342558.3345412“},{“key”:“5_CR37”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Deng,Y.,Rosenberg,D.,Mann,G.:端到端神经科学表识别的挑战。收录自:ICDAR(2019)”非结构化”:“Adiga,D.,Bhat,S.A.,Shah,M.B.,Vyeth,V.:基于单元格关系的表结构识别,一种自下而上的方法。其中:RANLP(2019)“,”DOI“:”10.26615\/978-954-452-056-4_001“},{“key”:“5_CR39”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Riba,P.,Dutta,A.,Goldmann,L.,Fornes,A.,Ramos,O.,Llados,J.:通过图形神经网络在发票文档中进行表检测。In:ICDAR(2019,“DOI-asserted-by”:“crossref“,“非结构化”:“Hole\u010dek,M.,Hoskovec,A.,Baudi\u0161,P.,Klinger,P.:结构化文档中的行项目和表理解。arXiv(2019)“,”DOI“:”10.1109\/ICDARW.2019.40098“},{“key”:“5_CR41”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Deng,L.,Zhang,S.,Balog,K.:Table2Vec:表填充和检索的神经词和实体嵌入。In:SIGIR(2019“:”Le Vine,N.,Zeigenfuse,M.,Rowan,M.:使用条件生成对抗性网络和遗传算法从文档中提取表格。其中:IJCNN(2019)“,”DOI“:”10.1109\/IJCNN.2019.8851886“},{“key”:“5_CR43”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Sage,C.,Aussem,A.,Elghazel,H.,Eglin,V.,Espinas,J.:商业文档中表字段提取的递归神经网络方法。“DOI-asserted-by”:“crossref“,”unstructured“:”Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,Malik,J.:丰富的特征层次用于准确的对象检测和语义分割。In:CVPR(2014)“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2014.81“},{“key”:“5_CR45”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Girshick,R.:Fast R-CNN.In:ICCV(2015)”,“DOI”:“10.1109\/ICCV.2015.169”},“key“:”5_CR46“,”unstructure“:”Ren,S.,He,K.,Girschick,R.,Sun,J.:更快的R-CNN:使用区域建议网络实现实时对象检测。In:NIPS(2015)“},{”key“:”5_CR47“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”He,K.,Gkioxari,G.,Doll\u00e1r,P.,Girshick,R.:Mask R-CNN.In:CVPR(2017)“,”doi“:”10.1109\/ICCV.2017.322“}“,{“key”:“5_CR48”,“unstructure”:“Yu,F.,Koltun,V.:通过扩张卷积进行多尺度上下文聚合。arXiv(2015)”},{“键”:“5_CR49”,“doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Chen,L.C.,Papandreou,G.,Kokkinos,I.,Murphy,K.,Yuille,A.L.:Deeplab:使用深度卷积网、atrous卷积和完全连接的CRF进行语义图像分割。IEEE传输。PAMI(2017)“,”DOI“:”10.1109\/TPAMI.2017.2699184“},{“key”:“5_CR50”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Woo,S.,Hwang,S.、Jang,H.D.、Kweon,I.S.:用于准确一次检测的双向特征金字塔网络。Mach.Vis.Appl.(2019)”,“DOI”:“10.1007\/s00138-019-01017-9”},“{”key“:”5_CR51“,”DOI-assert-b y“:”crossref“,”非结构化”:“Hochreiter,S.,Schmidhuber,J.:长期短期记忆。神经计算。(1997)“,”DOI“:”10.1162\/neco.1997.9.8.1735“},{“key”:“5_CR52”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Qasim,S.R.,Kieseler,J.,Iiyama,Y.,Pierini,M.:学习距离加权图网络中不规则粒子检波器几何的表示法。arXiv(2019)”,“DOI”:“10.1140\/epjc \/s10052-019-7113-9”},“{”key“:”5_CR53“,“”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Smith,R.:Tesseract OCR引擎概述。In:ICDAR(2007)“,”DOI“:”10.1109\/ICDAR.2007.4376991“},{“key”:“5_CR54”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Lin,T.,et al.:Microsoft COCO:common objects In context。CoRR(2014)”,“DOI”:“10.1007\/978-3319-10602-1_48”},“key“:”5_CR55“,”DOI-assert-by“:”crossref.“,”unstructure“:”Papineni,K.,Roukos,S.,Ward,T.,Zhu,W.J.:BLEU:机器翻译的自动评估方法。In:AMACL(2002)“,”DOI“:”10.3115\/1073083.1073135“},{“key”:“5_CR56”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Vedantam,R.,Lawrence Zitnick,C.,Parikh,D.:CIDEr:基于共识的图像描述评估。In:CVPR(2015)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2015.7299087”},“key“:”5_CR57“,”非结构化“:”Lin,C.Y.:ROUGE:自动评估摘要的软件包。In:Text Summarization Branches Out(2004)“}”,“container-title”:[“Computer Vision\u2013 ECCV 2020”,“计算机科学课堂讲稿”],“original-title“:[],“link”:[{“URL”:“https:\/\/link.springer.com\/content\/pdf\/10007\/978-3030-58604-1_5”,“content-type”:“unspecified”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“similarity-checking”}],“deposed“:{“date-parts”:[[2022,11,26]],“date-time”:“2022-11-26T07:43:20Z”,“timestamp”:1669448600000},“score”:1,“resource”:{”primary“:{”URL“:”https:\/\/link.springer.com\/10.10007\/978-3030-58604-1_5“}},”subtitle“:[],”shorttitle“:[],”issued“{”date-part“:[2020]]}”,“ISBN”:[“97830 30586034“,”9783030586041“],”references-count“:57,”URL“:”http:\/\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-030-58604-1_5“,”关系“:{},”ISSN“:[”0302-9743“,”1611-3349“],”ISSN-type“:[{”value“:”03029743“,”type“:”print“},{”value“:2020年11月“,”订单“:1,”名称“:”first_online“,”标签“:”first online“,“group”:{“name“:”ChapterHistory“,”label“:”Chapter History”}},{“value”:“ECCV”,“order”:1,“name”:“conference_acrombit”,“label”:“conference缩写”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,”lable“:”ConferenceInformation“},”value“:”European conference-on-Computer Vision“,”order“:2,”name“:”conference_name“,”标签“:”会议名称“,”group“:{”name“:label“:”会议信息“}},{“value”:“格拉斯哥”,“order”:3,“name”:“Conference_city”,“label”:“ConferenceCity”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“标签”:“会议信息”}}value“:”2020“,”order“:5,”name“:”conference_year“,”label“:”会议年份“,”group“:,“name“:”conference_end_date“,”label“:”会议结束日期“,”group“:{”name“:“ConferenceInfo”,“label”:“会议信息”}},{“value”:“16”,“order”:9,“name”:“conference_number”,”label:“会议编号”,“group”:{:“会议ID”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“label”:“ConferenceInformation”}},{“value”:“https://eccv2020.eu”,“order”:11,“name”:“Conference_url”,“label”:“会议url”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“label”:“ConferenceInformation”},{“value”:“双盲”,“order”:1,“name”:“type”,“label”:“type”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”OpenReview“,”order“:2,”name“:”conference_management_system“,”标签“:”会议管理系统“,”group“:value“:”5025“,”order“:3,”name“:”number_of_submissions_sent_for_review“,”label“:”发送供审阅的提交数“,”group“:接受的全文数“,”组“:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“0”,“order”:5,“name”:“Number_of_short_Papers_Accepted”,“table”:“接受的短文数”,“group”:{同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”27%-该值由等式“接受的全文数”/“发送供评审的提交数*100”计算,然后四舍五入为整数。“,”order“:6,”name“:”acceptance_rate_of_Full_Papers“,”label“:”全文接受率“,”group“:{”name“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“3”,“order”:7,“name”:“average_number_of_reviews_per_paper”,“label”:“每篇论文的平均评审数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{value“:”7“,”order“:8,”name“:”average_number_of_papers_per_reviewer“,”label“:”每个审阅者的平均论文数“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:“同行审阅信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“是”,“order”:9,“name”:“external_reviewers_involved”,“label”:“涉及的外部审阅者”,“group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”Peer Review Information(由会议组织者提供)“}},”{“value”:“由于新冠肺炎疫情,会议实际上已经召开。”,“order”:10,“name”:“additional_info_on_Review_process”标签“:”同行评审信息(由会议组织者提供)“}}]}}