論文の概要: General-Purpose OCR Paragraph Identification by Graph Convolution Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12741v1
• Date: Fri, 29 Jan 2021 18:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-01 13:21:04.543210
• Title: General-Purpose OCR Paragraph Identification by Graph Convolution Networks
• Title（参考訳）: グラフ畳み込みネットワークによる汎用OCRパラグラフの同定
• Authors: Renshen Wang, Yasuhisa Fujii and Ashok C. Popat
• Abstract要約: OCRテキストボックスに適用した空間グラフ畳み込みネットワーク(GCN)による段落識別のための新しい手法を提案する。 行分割と行クラスタリングという2つのステップを行い、OCR結果の行から段落を抽出する。 GCNモデルは、合成トレーニングデータから実世界の画像への優れた一般化と、可変文書スタイルに対する優れた適応性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5960546024967326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Paragraphs are an important class of document entities. We propose a new approach for paragraph identification by spatial graph convolution networks (GCN) applied on OCR text boxes. Two steps, namely line splitting and line clustering, are performed to extract paragraphs from the lines in OCR results. Each step uses a beta-skeleton graph constructed from bounding boxes, where the graph edges provide efficient support for graph convolution operations. With only pure layout input features, the GCN model size is 3~4 orders of magnitude smaller compared to R-CNN based models, while achieving comparable or better accuracies on PubLayNet and other datasets. Furthermore, the GCN models show good generalization from synthetic training data to real-world images, and good adaptivity for variable document styles.
• Abstract（参考訳）: パラグラフはドキュメントエンティティの重要なクラスです。 OCRテキストボックスに適用した空間グラフ畳み込みネットワーク(GCN)による段落識別のための新しい手法を提案する。 行分割と行クラスタリングという2つのステップを実行して、OCR結果の行から段落を抽出します。 各ステップはバウンディングボックスから構築されたβ-スケルトングラフを使用し、グラフエッジはグラフ畳み込み操作の効率的なサポートを提供する。 純粋なレイアウト入力機能のみにより、GCNモデルのサイズはR-CNNベースのモデルと比較して3〜4桁小さく、PubLayNetや他のデータセットで同等以上の精度を達成しています。 さらに、GCNモデルは、合成トレーニングデータから実世界画像への良好な一般化と、可変文書スタイルに対する良好な適応性を示す。

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