論文の概要: Learning Spatial Relationships between Samples of Patent Image Shapes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05713v3
- Date: Mon, 27 Apr 2020 14:26:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-14 05:32:02.130312
- Title: Learning Spatial Relationships between Samples of Patent Image Shapes
- Title（参考訳）: 特許画像形状のサンプル間の空間関係の学習
- Authors: Juan Castorena, Manish Bhattarai, Diane Oyen
- Abstract要約: 深層学習(DL)の成功を橋渡しするバイナリ画像に適した手法を提案する。
本手法は、二元画像から興味の形状を抽出し、非ユークリッド幾何学的ニューラルネットワークアーキテクチャを適用して、形状の局所的および大域的空間的関係を学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.37369942979269
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Binary image based classification and retrieval of documents of an
intellectual nature is a very challenging problem. Variations in the binary
image generation mechanisms which are subject to the document artisan designer
including drawing style, view-point, inclusion of multiple image components are
plausible causes for increasing the complexity of the problem. In this work, we
propose a method suitable to binary images which bridges some of the successes
of deep learning (DL) to alleviate the problems introduced by the
aforementioned variations. The method consists on extracting the shape of
interest from the binary image and applying a non-Euclidean geometric
neural-net architecture to learn the local and global spatial relationships of
the shape. Empirical results show that our method is in some sense invariant to
the image generation mechanism variations and achieves results outperforming
existing methods in a patent image dataset benchmark.
- Abstract（参考訳）: バイナリイメージに基づく知的性質の文書の分類と検索は、非常に難しい問題である。
図面スタイル,視点,複数画像成分の包含を含む文書職人が対象とするバイナリ画像生成機構のばらつきは,問題の複雑さを増大させる上で妥当な原因である。
本研究では,先述の変分による問題を軽減するために,深層学習(DL)の成功の一部を橋渡しするバイナリ画像に適した手法を提案する。
本手法は、2値画像から興味の形状を抽出し、非ユークリッド幾何学的ニューラルネットワークアーキテクチャを適用して形状の局所的および大域的空間的関係を学習する。
実験結果から,本手法は画像生成機構の変動にある程度不変であり,特許画像データセットベンチマークにおいて既存の手法よりも優れた結果が得られることが示された。
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