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기술

FastTab

FastTab기술
발표
2026년
과제
표 구조 인식
중심 표현
행과 열로 이루어진 격자
주요 구성
작은 재귀 모듈, 축 방향 트랜스포머
FastTab은 표 이미지에서 행과 열, 구분선과 병합 셀을 예측해 표의 격자 구조를 복원하는 모델이다. 작은 재귀 모듈과 행 및 열 방향의 일차원 트랜스포머를 결합한다.

표 전체와 경계의 관계

행과 열의 개수, 머리글과 병합 셀은 표 전체에서 일관되어야 한다. 동시에 개별 셀을 나누는 선의 위치도 정확해야 하므로 FastTab은 전체 구조와 국소 경계를 함께 다룬다.

두 종류의 추론 모듈

작은 재귀 모듈은 전역 구조를 추론하고 축 방향 일차원 트랜스포머는 행과 열을 따라 멀리 떨어진 정보의 관계를 처리한다. HTML 토큰을 한 개씩 생성하는 대신 격자를 구성하는 항목을 예측한다.

격자에서 병합 셀로

먼저 행과 열 개수, 머리글 행과 구분선을 구해 격자를 만든다. 이어 정렬된 셀 영역 특징으로 여러 행 또는 열에 걸쳐 있는 셀의 범위를 추론한다.

평가와 확장

PubTabNet, FinTabNet, PubTables-1M과 SciTSR에서 구조 복원과 추론 지연을 평가했다. 픽셀 수준 익명화의 영향 및 촬영 문서의 곡선 구분선 확장도 살폈으며, 구조 인식 결과와 글자 인식 정확도는 구분해야 한다.

관련 문서

PubTabNet / PubTables-1M / TableSeq / 트랜스포머 / 표 구조 인식 / 광학 문자 인식