Table-Detection-using-Deep-learning

(★ 162)

Tensorflow, Luminoth Based Table Detection and Extraction

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

- codestyle.ini
- encoding.ini
- vcs.ini
- workspace.ini
- normalize.cpython-36.pyc
- - datasets.rst
  - models.rst
- - checkpoint.rst
  - cloud.rst
  - dataset.rst
  - eval.rst
  - predict.rst
  - server.rst
  - train.rst
- - luminoth-logo.png
- - 01-first-steps.rst
  - 02-building-custom-traffic-dataset.rst
  - 03-training-the-model.rst
  - 04-visualizing-the-training-process.rst
  - 05-evaluating-models.rst
  - 06-creating-own-checkpoints.rst
  - 07-using-luminoth-from-python.rst
  - index.rst
- - checkpoints.rst
  - cloud.rst
  - dataset.rst
  - evaluation.rst
  - installation.rst
  - quickstart.rst
  - training.rst
- conf.py
- index.rst
- Makefile
- requirements.txt
- sample_config.yml
- Architecture.png
- output1.png
- output2.png
- - __init__.cpython-36.pyc
  - cli.cpython-36.pyc
  - eval.cpython-36.pyc
  - io.cpython-36.pyc
  - predict.cpython-36.pyc
  - tasks.cpython-36.pyc
  - train.cpython-36.pyc
  - vis.cpython-36.pyc
- - __init__.py
  - base_dataset.py
  - datasets.py
  - exceptions.py
  - object_detection_dataset.py
  - object_detection_dataset_test.py
- - __init__.py
  - models.py
- - __init__.py
- - __init__.py
  - anchors.py
  - anchors_test.py
  - bbox_overlap.py
  - bbox_overlap_test.py
  - bbox_transform.py
  - bbox_transform_test.py
  - bbox_transform_tf.py
  - checkpoint_downloader.py
  - config.py
  - dataset.py
  - debug.py
  - experiments.py
  - homedir.py
  - image.py
  - image_test.py
  - image_vis.py
  - losses.py
  - predicting.py
  - training.py
  - vars.py
- __init__.py
- cli.py
- eval.py
- io.py
- predict.py
- tasks.py
- train.py
- train_test.py
- vis.py
.editorconfig
.readthedocs.yml
.travis.yml
camulote.py
LICENSE
MANIFEST.in
normalize.py
pdfcreation.py
README.md
run.py
setup.cfg
setup.py
tox.ini
untitled5.py
untitled6.py
Written_Back_Results.jpg

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/Sargunan/Table-Detection-using-Deep-learning

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd Table-Detection-using-Deep-learning

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천

사전 준비물

Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.

pip install luminoth

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install luminoth[gcloud]

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip install luminoth

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install luminoth[gcloud]

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install -e .

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.