論文の概要: Building a Manga Dataset "Manga109" with Annotations for Multimedia Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04425v2
• Date: Tue, 12 May 2020 14:07:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 07:10:49.829219
• Title: Building a Manga Dataset "Manga109" with Annotations for Multimedia Applications
• Title（参考訳）: マルチメディアアプリケーション用アノテーションを用いたマンガデータセット"Manga109"の構築
• Authors: Kiyoharu Aizawa, Azuma Fujimoto, Atsushi Otsubo, Toru Ogawa, Yusuke Matsui, Koki Tsubota, Hikaru Ikuta
• Abstract要約: 漫画109(まんが109)は、日本の漫画109冊(94編、21,142ページ)からなるデータセット。 このデータセットは多くのマンガイメージとアノテーションを提供しており、機械学習アルゴリズムでの使用には有益である。 本稿では、データセットの詳細を説明し、マルチメディア処理アプリケーションのいくつかの例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.45306086398143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Manga, or comics, which are a type of multimodal artwork, have been left behind in the recent trend of deep learning applications because of the lack of a proper dataset. Hence, we built Manga109, a dataset consisting of a variety of 109 Japanese comic books (94 authors and 21,142 pages) and made it publicly available by obtaining author permissions for academic use. We carefully annotated the frames, speech texts, character faces, and character bodies; the total number of annotations exceeds 500k. This dataset provides numerous manga images and annotations, which will be beneficial for use in machine learning algorithms and their evaluation. In addition to academic use, we obtained further permission for a subset of the dataset for industrial use. In this article, we describe the details of the dataset and present a few examples of multimedia processing applications (detection, retrieval, and generation) that apply existing deep learning methods and are made possible by the dataset.
• Abstract（参考訳）: マンガ(manga)、あるいはマンガ(comics)は、マルチモーダルなアートワークの一種であり、適切なデータセットがないため、ディープラーニングアプリケーションの最新トレンドに残されている。 そこで我々は、109冊の日本漫画(94冊、21,142ページ)からなるデータセットmanga109を構築し、学術利用の許可を得て一般公開した。 フレーム, 音声テキスト, 文字顔, 文字体を慎重に注釈し, 注釈の総数は500万を超えている。 このデータセットは多くのマンガイメージとアノテーションを提供しており、機械学習アルゴリズムとその評価に有用である。 学術的利用に加えて,産業用データセットのサブセットに対するさらなる許可を得た。 本稿では、データセットの詳細を説明し、既存のディープラーニング手法を適用し、データセットによって実現可能なマルチメディア処理アプリケーション(検出、検索、生成)をいくつか紹介する。

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