有几个问题想请教一下各位大佬

[flow3rdown]

非常感谢各位大佬的开源贡献精神！有几个问题想请教一下各位大佬：

1. 如何在GPU上进行表格识别部分的推理呀？想进一步提升识别的速度；
2. 如何进一步微调有线和无线表格识别模型？
3. Slanet plus的表现相比目前的有线和无线模型如何？

期待大佬们的回复！

[Joker1212]

1.onnx可以使用gpu推理但无法提速
2.wiredv1和wireless模型来源读光的库，表格分类模型来自yolo11，slatnet来自paddle，可以参考致谢进行微调，wiredV2不支持微调
3.readme有对比各种开源的表格识别方案数据

非常感谢各位大佬的开源贡献精神！有几个问题想请教一下各位大佬：

1. 如何在GPU上进行表格识别部分的推理呀？想进一步提升识别的速度；
2. 如何进一步微调有线和无线表格识别模型？
3. Slanet plus的表现相比目前的有线和无线模型如何？

期待大佬们的回复！

[Joker1212]

如果不是传入ocr的方式，其实耗时主要在ocr阶段，可以参考RapidOCR项目使用gpu推理ocr, 再传入ocr结果https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/install_usage/rapidocr_paddle/usage/#_3

[flow3rdown]

还想问一下大佬，wiredV2的模型结构是什么样子的？

[Joker1212]

因为是别人贡献的，所以没有训练代码，但是应该是unet的模型，进行直线预测的分割模型，可以参考 https://github.com/jiangnanboy/table_structure_recognition?tab=readme-ov-file

[flow3rdown]

好的，感谢大佬的解答！