Enhancing TableNet´s Validation: Evaluating the Accuracy of the Existing Architecture with Novel Training Data – Krishna Sai SAHUKARA
Krishna Sai SAHUKARA
Master's thesis
Enhancing TableNet´s Validation: Evaluating the Accuracy of the Existing Architecture with Novel Training Data
Anotácia:
This thesis introduces a innovative approach to automatically create annotated datasets in which different table layouts are systematically generated along with corresponding ground truth coordinates to enhance table detection in images. This thesis aims to implement the ex- isting deep learning architecture (TableNet), renowned for its table detection capabilities, and assess its performance on the …viacAbstract:
This thesis introduces a innovative approach to automatically create annotated datasets in which different table layouts are systematically generated along with corresponding ground truth coordinates to enhance table detection in images. This thesis aims to implement the ex- isting deep learning architecture (TableNet), renowned for its table detection capabilities, and assess its performance on the …viac
Jazyk práce: Czech
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 1. 9. 2023
Obhajoba závěrečné práce
- Vedúci: prof. Dr. Andreas Fischer
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
SAHUKARA, Krishna Sai. \textit{Enhancing TableNet´s Validation: Evaluating the Accuracy of the Existing Architecture with Novel Training Data}. Online. Diplomová práca. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Faculty of Science. 2023. Dostupné z: https://theses.cz/id/057k90/.
Jak správně citovat práci
SAHUKARA, Krishna Sai. Enhancing TableNet´s Validation: Evaluating the Accuracy of the Existing Architecture with Novel Training Data . České Budějovice, 2023. diplomová práce (Mgr.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Přírodovědecká fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné do 1. 9. 2026
- Po tomto datu bude práce dostupná: světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH, Přírodovědecká fakultaUNIVERSITY OF SOUTH BOHEMIA IN ČESKÉ BUDĚJOVICE
Faculty of ScienceMaster programme / odbor:
Artificial Intelligence and Data Science / Artificial Intelligence and Data Science
Práce na příbuzné téma
- Žádné práce na příbuzné téma.