論文の概要: TabAug: Data Driven Augmentation for Enhanced Table Structure Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14237v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 09:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 13:15:10.080282
• Title: TabAug: Data Driven Augmentation for Enhanced Table Structure Recognition
• Title（参考訳）: TabAug: 拡張テーブル構造認識のためのデータ駆動拡張
• Authors: Umar Khan, Sohaib Zahid, Muhammad Asad Ali, Adnan ul Hassan, Faisal Shafait
• Abstract要約: 本研究では,テーブル画像の構造変化を列と列の複製と削除によって生成するデータ拡張手法であるTabAugを提案する。 提案手法の有効性を実証するため, ICDAR 2013データセット上で実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6083663756400086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Table Structure Recognition is an essential part of end-to-end tabular data extraction in document images. The recent success of deep learning model architectures in computer vision remains to be non-reflective in table structure recognition, largely because extensive datasets for this domain are still unavailable while labeling new data is expensive and time-consuming. Traditionally, in computer vision, these challenges are addressed by standard augmentation techniques that are based on image transformations like color jittering and random cropping. As demonstrated by our experiments, these techniques are not effective for the task of table structure recognition. In this paper, we propose TabAug, a re-imagined Data Augmentation technique that produces structural changes in table images through replication and deletion of rows and columns. It also consists of a data-driven probabilistic model that allows control over the augmentation process. To demonstrate the efficacy of our approach, we perform experimentation on ICDAR 2013 dataset where our approach shows consistent improvements in all aspects of the evaluation metrics, with cell-level correct detections improving from 92.16% to 96.11% over the baseline.
• Abstract（参考訳）: 表構造認識は、文書画像におけるエンドツーエンドの表データ抽出の重要な部分である。 最近のコンピュータビジョンにおけるディープラーニングモデルアーキテクチャの成功は、テーブル構造認識における非反射的であり続けている。 伝統的にコンピュータビジョンでは、これらの課題はカラージッタリングやランダムクロッピングのような画像変換に基づく標準的な拡張技術によって解決される。 実験で示されたように,これらの手法は表構造認識のタスクには有効ではない。 本稿では,テーブル画像の構造変化を列と列の複製と削除によって生成するデータ拡張手法であるTabAugを提案する。 また、拡張プロセスの制御を可能にするデータ駆動確率モデルで構成されている。 提案手法の有効性を実証するため,評価指標のすべての面において一貫した改善を示すICDAR 2013データセットを用いて実験を行い,細胞レベルでの正確な検出精度は92.16%から96.11%に向上した。

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