論文の概要: Table Structure Recognition using Top-Down and Bottom-Up Cues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04565v1
- Date: Fri, 9 Oct 2020 13:32:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 06:00:36.595317
- Title: Table Structure Recognition using Top-Down and Bottom-Up Cues
- Title（参考訳）: トップダウンとボトムアップによる表構造認識
- Authors: Sachin Raja, Ajoy Mondal, and C. V. Jawahar
- Abstract要約: 本稿では,細胞検出と相互作用モジュールを組み合わせたテーブル構造認識手法を提案する。
実際に利用可能な実世界のデータセット上で,我々の手法を実証的に検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.65687982486627
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tables are information-rich structured objects in document images. While
significant work has been done in localizing tables as graphic objects in
document images, only limited attempts exist on table structure recognition.
Most existing literature on structure recognition depends on extraction of
meta-features from the PDF document or on the optical character recognition
(OCR) models to extract low-level layout features from the image. However,
these methods fail to generalize well because of the absence of meta-features
or errors made by the OCR when there is a significant variance in table layouts
and text organization. In our work, we focus on tables that have complex
structures, dense content, and varying layouts with no dependency on
meta-features and/or OCR.
We present an approach for table structure recognition that combines cell
detection and interaction modules to localize the cells and predict their row
and column associations with other detected cells. We incorporate structural
constraints as additional differential components to the loss function for cell
detection. We empirically validate our method on the publicly available
real-world datasets - ICDAR-2013, ICDAR-2019 (cTDaR) archival, UNLV, SciTSR,
SciTSR-COMP, TableBank, and PubTabNet. Our attempt opens up a new direction for
table structure recognition by combining top-down (table cells detection) and
bottom-up (structure recognition) cues in visually understanding the tables.
- Abstract（参考訳）: テーブルはドキュメントイメージ内の情報豊富な構造化オブジェクトである。
文書画像中のグラフィックオブジェクトとしてテーブルをローカライズする作業は行われているが、テーブル構造認識には限られた試みしか存在しない。
構造認識に関する文献の多くは、PDF文書からのメタ機能抽出や、画像から低レベルのレイアウト特徴を抽出する光学文字認識(OCR)モデルに依存している。
しかし,表のレイアウトやテキスト構造に大きな違いがある場合,OCRのメタ機能やエラーが欠如しているため,これらの手法はうまく一般化できない。
我々の研究では、メタ機能やOCRに依存しない複雑な構造、高密度なコンテンツ、さまざまなレイアウトを持つテーブルに焦点を当てています。
本稿では,細胞検出と相互作用モジュールを組み合わせることにより,細胞を局所化し,他の検出された細胞との行と列の関連を予測できるテーブル構造認識手法を提案する。
細胞検出のための損失関数に、構造的制約を付加的な差分成分として組み込む。
ICDAR-2013, ICDAR-2019 (cTDaR) Archival, UNLV, SciTSR, SciTSR-COMP, TableBank, PubTabNet という,公開可能な実世界のデータセットに対して,我々の手法を実証的に検証した。
我々の試みは、テーブルの視覚的理解にトップダウン(テーブル細胞検出)とボトムアップ(構造認識)を組み合わせたテーブル構造認識の新しい方向を開く。
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