論文の概要: Unsupervised Deep Learning for Handwritten Page Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07487v1
• Date: Tue, 19 Jan 2021 07:13:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:05:29.151527
• Title: Unsupervised Deep Learning for Handwritten Page Segmentation
• Title（参考訳）: 手書きページセグメンテーションのための教師なしディープラーニング
• Authors: Ahmad Droby, Berat Kurar Barakat, Borak Madi, Reem Alaasam and Jihad El-Sana
• Abstract要約: ページ分割のための教師なし深層学習法を提案する。 サイアムスニューラルネットワークは、測定可能な特性を使用してパッチを区別するように訓練される。 実験の結果,提案手法は通常の教師なし手法と同じくらい有効であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmenting handwritten document images into regions with homogeneous patterns is an important pre-processing step for many document images analysis tasks. Hand-labeling data to train a deep learning model for layout analysis requires significant human effort. In this paper, we present an unsupervised deep learning method for page segmentation, which revokes the need for annotated images. A siamese neural network is trained to differentiate between patches using their measurable properties such as number of foreground pixels, and average component height and width. The network is trained that spatially nearby patches are similar. The network's learned features are used for page segmentation, where patches are classified as main and side text based on the extracted features. We tested the method on a dataset of handwritten document images with quite complex layouts. Our experiments show that the proposed unsupervised method is as effective as typical supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 手書きの文書画像を均質なパターンで領域に分割することは、多くの文書画像分析タスクにおいて重要な前処理ステップである。 レイアウト分析のためのディープラーニングモデルをトレーニングするための手ラベルデータには、かなりの人的労力が必要です。 本稿では,注釈付き画像の必要性を排除したページセグメンテーションのための教師なしディープラーニング手法を提案する。 サイムズニューラルネットワークは、前景画素数、平均コンポーネント高さと幅などの測定可能な特性を用いてパッチを区別するように訓練される。 ネットワークは、空間的に近接するパッチが似ているように訓練される。 ネットワークの学習した機能はページセグメンテーションに使用され、パッチは抽出された特徴に基づいてメインテキストとサイドテキストに分類される。 非常に複雑なレイアウトで手書き文書画像のデータセット上で本手法を検証した。 実験の結果,提案手法は通常の教師なし手法と同じくらい有効であることがわかった。

関連論文リスト

• Learning Semantic Segmentation with Query Points Supervision on Aerial Images [57.09251327650334]
  セマンティックセグメンテーションアルゴリズムを学習するための弱教師付き学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は正確なセマンティックセグメンテーションを行い,手作業のアノテーションに要するコストと時間を大幅に削減することで効率を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T14:32:04Z)
• Shatter and Gather: Learning Referring Image Segmentation with Text Supervision [52.46081425504072]
  入力画像中の意味的エンティティを検出し,テキストクエリに関連するエンティティを組み合わせて参照者のマスクを予測するモデルを提案する。 提案手法は,イメージセグメンテーションを参照するための4つの公開ベンチマークで評価され,既存のタスクと最近の全てのベンチマークにおけるオープン語彙セグメンテーションモデルよりも明らかに優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T15:39:15Z)
• Unsupervised Segmentation of Fetal Brain MRI using Deep Learning Cascaded Registration [2.494736313545503]
  従来の深層学習に基づく自動セグメンテーションは、グランドトラストラベルによる広範なトレーニングデータを必要とする。 ラベル付きデータに頼らずに複数の組織を正確にセグメンテーションするマルチアトラスセグメンテーションに基づく新しい手法を提案する。 提案手法では,3次元画像登録のためのカスケード深層学習ネットワークを用いて,移動画像への小さなインクリメンタルな変形を計算し,それを固定画像と正確に整合させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-07T13:17:12Z)
• Human-machine Interactive Tissue Prototype Learning for Label-efficient Histopathology Image Segmentation [18.755759024796216]
  ディープ・ニューラル・ネットワークは、画像セグメンテーションを大幅に進歩させたが、通常は豊富なデータを必要とする。 本稿では,ラベル効率のよい組織原型辞書構築パイプラインを提案し,得られた原型を用いて病理組織像のセグメンテーションを導くことを提案する。 人間の機械的対話型組織プロトタイプ学習法は,完全教師付きベースラインと同等のセグメンテーション性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-26T06:17:21Z)
• Sketch-Guided Text-to-Image Diffusion Models [57.12095262189362]
  本稿では,事前訓練されたテキスト-画像拡散モデルを示す普遍的なアプローチを提案する。 本手法では,タスク専用のモデルや専用エンコーダをトレーニングする必要はない。 我々は、スケッチ・ツー・イメージの翻訳タスクに特に焦点をあて、画像を生成する堅牢で表現力のある方法を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T18:45:32Z)
• Learning to Annotate Part Segmentation with Gradient Matching [58.100715754135685]
  本稿では,事前学習したGANを用いて,高品質な画像を生成することで,半教師付き部分分割タスクに対処することに焦点を当てる。 特に、アノテータ学習を学習から学習までの問題として定式化する。 提案手法は,実画像,生成された画像,さらには解析的に描画された画像を含む,幅広いラベル付き画像からアノテータを学習可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-06T01:29:22Z)
• Unsupervised learning of text line segmentation by differentiating coarse patterns [0.0]
  距離が粗いテキスト行パターンに類似するコンパクトユークリッド空間に文書イメージパッチを埋め込む教師なしのディープラーニング手法を提案する。 テキスト行のセグメンテーションは、埋め込み特徴ベクトルを使って標準技術を使って容易に実装できる。 本手法は,テキスト行分割データセットのいくつかの変種に対して定性的かつ定量的に評価し,その効果を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T21:21:30Z)
• Multiple Document Datasets Pre-training Improves Text Line Detection With Deep Neural Networks [2.5352713493505785]
  本稿では,文書レイアウト解析タスクのための完全畳み込みネットワークを提案する。 Doc-UFCNは、歴史的文書から物体を検出するためにゼロから訓練されたU字型モデルを用いています。 Doc-UFCNが様々なデータセットの最先端のメソッドより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-28T09:48:33Z)
• Region Comparison Network for Interpretable Few-shot Image Classification [97.97902360117368]
  新しいクラスのモデルをトレーニングするために、ラベル付きサンプルの限られた数だけを効果的に活用するための画像分類が提案されている。 本研究では,領域比較ネットワーク (RCN) と呼ばれる距離学習に基づく手法を提案する。 また,タスクのレベルからカテゴリへの解釈可能性の一般化も提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T07:29:05Z)
• Few-Shot Semantic Segmentation Augmented with Image-Level Weak Annotations [23.02986307143718]
  ショットセマンティックセグメンテーションの最近の進歩は、わずか数ピクセルレベルの注釈付き例によってこの問題に対処している。 私たちのキーとなるアイデアは、イメージレベルのラベル付きデータから知識を融合させることで、クラスのより優れたプロトタイプ表現を学ぶことです。 画像レベルのアノテーションを統合することで,距離空間におけるクラスプロトタイプ表現を学習するための新しいフレームワークPAIAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T04:58:20Z)
• Distilling Localization for Self-Supervised Representation Learning [82.79808902674282]
  コントラスト学習は教師なし表現学習に革命をもたらした。 現在のコントラストモデルでは、前景オブジェクトのローカライズには効果がない。 本稿では,背景変化を学習するためのデータ駆動型手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-14T16:29:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。