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ECCV 2026 | StrucTab

面向表格解析的结构化优化框架

English Version • GitHub 仓库 • HuggingFace 数据集 • ModelScope 数据集 • Arxiv 论文

新闻

  • [2026.06] 📖 代码与 TableVerse-5K 基准已发布！
  • [2026.06] 🎉 我们的 StrucTab 已被 ECCV 2026 接收！

概览

StrucTab 是一个面向**表格解析（table parsing）**任务的结构化优化框架，目标是将表格图像转换为结构化的 HTML。与将解析视为扁平的图像到文本问题不同，StrucTab 将其分解为三个相互耦合的子任务，即行列计数、合并单元格分析与最终 HTML 生成，并优化一个沿相同维度（validity、structure、content）分解的强化学习奖励。

目录

仓库结构

本仓库开源了：

  • code/ —— 训练数据构造流程、Uni-TabRL 奖励、其四个依赖服务，以及生成论文图表所用的分析脚本。
  • benchmark/ —— 面向 TableVerse-5K 表格解析基准的自包含推理与评测框架，使用结构感知的 TEDS / TEDS-S 指标评分。
完整目录树（点击展开） 
StrucTab/
├── README.md
├── code/                         # 训练 + RL 奖励 + 分析（见 code/README.md）
│   ├── training_data/            # 从 (图像, HTML) 对构造序列推理数据
│   ├── Uni_TabRL/
│   │   ├── reward/               # 分解式 RL 奖励（validity / structure / content）
│   │   ├── server/               # 四个奖励依赖服务
│   │   │   └── TEDS_judger/      # TEDS / TEDS-S 打分服务（基准也会复用）
│   │   └── configs/servers/      # 奖励服务的端点列表
│   └── analysis/                 # 生成论文图表的脚本
└── benchmark/                    # TableVerse-5K 的推理 + 评测框架
    ├── apis/                     # 可插拔后端：openai_compat | local_vllm
    ├── utils/                    # 增量写入器、图片编码、信号处理
    ├── data/                     # ← 在此放置 TableVerse-5K 数据集
    ├── infer.py                  # 入口：推理  → infer_results/<tag>/results.jsonl
    ├── judge.py                  # 入口：TEDS 评分 → judge_results/<tag>/results.jsonl
    ├── judger_server.json        # TEDS 服务端点列表（host:port）
    └── requirements.txt

代码

模型侧代码（训练数据构造、Uni-TabRL 奖励、四个依赖服务，以及分析脚本）单独说明于 code/README.md（中文版：code/README_zh.md）。

强化学习的优化框架如下：

基准

benchmark/ 是面向 TableVerse-5K 表格解析基准的自包含框架。它运行 推理 → 评测 两阶段流程，支持可插拔的 API 后端（openai_compat / local_vllm）与结构感知的 TEDS / TEDS-S 评分器。两个阶段都以样本的 image_path 为主键，支持断点续跑。

完整的环境准备、数据下载，以及推理 / 评测的分步说明，请见 benchmark/README_zh.md（English：benchmark/README.md）。

基准的数据集构建流程如下：

引用

如果 StrucTab 对你有帮助，欢迎引用：

@inproceedings{StrucTab_2026,
  title     = {{StrucTab}: A Structured Optimization Framework for Table Parsing},
  author    = {Li, Gengluo and Peng, Shangpin and Zhang, Chengquan and Wu, Binghong and Feng, Hao and Wang, Weinong and Lyu, Pengyuan and Shen, Huawen and Wan, Xingyu and Tian, Zhuotao and others},
  booktitle = {Proceedings of the European Conference on Computer Vision},
  pages     = {672--690},
  year      = {2026}
}

许可证

本项目仅供学术研究使用。