CascadeTabNet是金鳴識別系統(tǒng)中用到的一種算法，它是由中國科學院自動化研究所的研究團隊開發(fā)的，是純國產的算法，通常用于表格檢測和表格結構識別的深度學習模型，旨在解決表格識別領域的挑戰(zhàn)，金鳴識別系統(tǒng)借鑒這種算法可以更好、更準地識別圖片中的表格結構。

CascadeTabNet采用級聯(lián)的方式進行表格檢測和結構識別。首先，它使用一個表格檢測網絡來檢測圖像中的表格區(qū)域。然后，它使用一個表格結構識別網絡來識別表格的行和列，并將其分割成單元格。最后，它使用一個表格線識別網絡來進一步提取表格的線條信息。

CascadeTabNet在表格識別任務上取得了很好的性能，能夠準確地檢測和識別各種類型的表格。它在實際應用中具有廣泛的應用前景，可以用于自動化文檔處理、數據提取和信息抽取等領域。

具體而言，CascadeTabNet的優(yōu)點包括：

1. 高準確性：CascadeTabNet采用級聯(lián)式的檢測網絡，能夠有效地檢測出表格的邊界和單元格，提供高準確性的表格識別結果。

2. 多任務處理：CascadeTabNet能夠同時處理表格檢測和表格結構識別兩個任務，不僅能夠準確地定位表格，還能夠識別表格中的行、列和單元格等結構信息。

3. 魯棒性：CascadeTabNet在處理各種復雜的表格場景時表現出較好的魯棒性，能夠應對表格中的噪聲、模糊邊界和不規(guī)則形狀等問題。

4. 高效性：CascadeTabNet采用輕量級的網絡結構和高效的推理算法，能夠在較短的時間內完成表格檢測和結構識別任務。

總的來說，CascadeTabNet是金鳴識別中所用到的算法之一，它是一種高效準確的表格檢測和結構識別模型，具有廣泛的應用前景，可以在自動化辦公、數據分析和信息提取等領域發(fā)揮重要作用。