論文の概要: Generating Synthetic Handwritten Historical Documents With OCR Constrained GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08236v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 09:39:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 14:30:17.881040
• Title: Generating Synthetic Handwritten Historical Documents With OCR Constrained GANs
• Title（参考訳）: OCR制約GANを用いた合成手書き歴史文書の生成
• Authors: Lars V\"ogtlin, Manuel Drazyk, Vinaychandran Pondenkandath, Michele Alberti, Rolf Ingold
• Abstract要約: 我々は,無記名歴史画像のコレクションのみを用いて,正確な根拠真理を持つ合成歴史文書を生成する枠組みを提案する。 我々は,大規模ラベル付き歴史文書データセットを精度良く生成することのできる高品質な合成法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3808546906079178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a framework to generate synthetic historical documents with precise ground truth using nothing more than a collection of unlabeled historical images. Obtaining large labeled datasets is often the limiting factor to effectively use supervised deep learning methods for Document Image Analysis (DIA). Prior approaches towards synthetic data generation either require expertise or result in poor accuracy in the synthetic documents. To achieve high precision transformations without requiring expertise, we tackle the problem in two steps. First, we create template documents with user-specified content and structure. Second, we transfer the style of a collection of unlabeled historical images to these template documents while preserving their text and layout. We evaluate the use of our synthetic historical documents in a pre-training setting and find that we outperform the baselines (randomly initialized and pre-trained). Additionally, with visual examples, we demonstrate a high-quality synthesis that makes it possible to generate large labeled historical document datasets with precise ground truth.
• Abstract（参考訳）: 我々は,無記名歴史画像のコレクションのみを用いて,正確な根拠真理を持つ合成歴史文書を生成する枠組みを提案する。 大きなラベル付きデータセットを取得することは、ドキュメント画像解析(DIA)の教師付きディープラーニングメソッドを効果的に使用するための制限要因であることが多い。 合成データ生成に対する以前のアプローチでは、専門知識が必要か、あるいは合成文書の精度が低かった。 専門知識を必要とせずに高精度な変換を実現するため、2つのステップで課題に取り組みます。 まず、ユーザー指定のコンテンツと構造を持つテンプレートドキュメントを作成します。 第2に,テキストやレイアウトを維持しつつ,これらのテンプレート文書にラベルなしの歴史的画像の集合のスタイルを転送する。 事前学習環境での合成履歴文書の使用を評価し、ベースライン(ランダムに初期化および事前トレーニング)を上回っていることを見つけます。 さらに,視覚的な例を用いて,大規模ラベル付き歴史文書データセットを精度良く生成することのできる高品質な合成を実演する。

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