論文の概要: TableNet: Deep Learning model for end-to-end Table detection and Tabular data extraction from Scanned Document Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01469v1
• Date: Mon, 6 Jan 2020 10:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 02:17:40.287700
• Title: TableNet: Deep Learning model for end-to-end Table detection and Tabular data extraction from Scanned Document Images
• Title（参考訳）: TableNet: Scanned Document Imagesからエンドツーエンドのテーブル検出とタブラリデータ抽出のためのディープラーニングモデル
• Authors: Shubham Paliwal, Vishwanath D, Rohit Rahul, Monika Sharma, Lovekesh Vig
• Abstract要約: 本稿では,テーブル検出と構造認識のための新しいエンドツーエンドディープラーニングモデルを提案する。 TableNetは、テーブル検出のツインタスクとテーブル構造認識の相互依存性を利用する。 提案手法は, ICDAR 2013 と Marmot Table のデータセットを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.016832803961165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the widespread use of mobile phones and scanners to photograph and upload documents, the need for extracting the information trapped in unstructured document images such as retail receipts, insurance claim forms and financial invoices is becoming more acute. A major hurdle to this objective is that these images often contain information in the form of tables and extracting data from tabular sub-images presents a unique set of challenges. This includes accurate detection of the tabular region within an image, and subsequently detecting and extracting information from the rows and columns of the detected table. While some progress has been made in table detection, extracting the table contents is still a challenge since this involves more fine grained table structure(rows & columns) recognition. Prior approaches have attempted to solve the table detection and structure recognition problems independently using two separate models. In this paper, we propose TableNet: a novel end-to-end deep learning model for both table detection and structure recognition. The model exploits the interdependence between the twin tasks of table detection and table structure recognition to segment out the table and column regions. This is followed by semantic rule-based row extraction from the identified tabular sub-regions. The proposed model and extraction approach was evaluated on the publicly available ICDAR 2013 and Marmot Table datasets obtaining state of the art results. Additionally, we demonstrate that feeding additional semantic features further improves model performance and that the model exhibits transfer learning across datasets. Another contribution of this paper is to provide additional table structure annotations for the Marmot data, which currently only has annotations for table detection.
• Abstract（参考訳）: 携帯電話やスキャナーが文書の撮影・アップロードに広く使われるようになると、小売レシートや保険請求書、財務請求書などの非構造化文書画像に含まれる情報を抽出する必要性が高まっている。 この目的に対する大きなハードルは、これらの画像がしばしば表の形式で情報を含んでおり、表のサブ画像からデータを抽出することは、ユニークな課題のセットである。 これには、画像内の表領域の正確な検出と、検出されたテーブルの行や列から情報の検出と抽出が含まれる。 テーブル検出の進歩はいくつかあるが、よりきめ細かいテーブル構造(行と列)の認識を含むため、テーブル内容の抽出は依然として困難である。 従来のアプローチでは、2つの異なるモデルを用いてテーブルの検出と構造認識を独立に解決しようと試みてきた。 本稿では,テーブル検出と構造認識のための新しいエンドツーエンドディープラーニングモデルであるTableNetを提案する。 このモデルは、テーブル検出のツインタスクとテーブル構造認識の相互依存性を利用して、テーブルと列領域を分割する。 これに続いて、識別されたタブ状のサブリージョンからセマンティックルールベースの行抽出を行う。 提案手法は,公開可能なicdar 2013およびmarmotテーブルデータセット上で評価され,結果が得られた。 さらに,追加的なセマンティクス機能の提供により,モデルの性能がさらに向上し,モデルがデータセット間での転送学習を示すことを実証する。 この論文のもう一つの貢献は、テーブル検出のためのアノテーションしか持たないmarmotデータに追加のテーブル構造アノテーションを提供することである。

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