在论文检测系统中，表格检测是一个复杂而重要的环节。常见问题包括表格边界识别不准确、表格内文本提取错误、表格结构解析困难等。针对这些问题，研究者提出了基于深度学习的表格检测方法，通过训练模型识别表格的边界和内部结构，提高检测准确率。

另外，表格的多样性也给检测带来了挑战，例如合并单元格、跨行跨列的复杂表格结构。为了解决这些问题，研究者提出了基于视觉特征和语义信息相结合的表格检测算法，提高了对复杂表格的检测和识别能力。未来，随着深度学习和人工智能技术的发展，论文检测系统中的表格检测将迎来更多创新和突破。