論文の概要: ICDAR 2021 Competition on Historical Map Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13265v1
• Date: Thu, 27 May 2021 16:06:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-28 21:37:02.072039
• Title: ICDAR 2021 Competition on Historical Map Segmentation
• Title（参考訳）: ICDAR 2021 歴史地図セグメンテーションに関するコンペティション
• Abstract要約: ICDAR 2021コンペティション・オン・ヒストリカル・マップ(MapSeg)の最終結果を示す。 Task1はビルディングブロックを検知し、L3IRISチームによって弱教師付きで訓練されたDenseNet-121ネットワークを使用して勝利した。 タスク2は、より大きな地図シートからのセグメンテーションマップの内容で構成され、U-NetライクなFCNとバイナライズ法を組み合わせて検出エッジの精度を高めるためにUWBチームによって獲得された。 Task3は、ジオレファレンスラインの交差点点の配置で構成されており、また、
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.91792296817538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents the final results of the ICDAR 2021 Competition on Historical Map Segmentation (MapSeg), encouraging research on a series of historical atlases of Paris, France, drawn at 1/5000 scale between 1894 and 1937. The competition featured three tasks, awarded separately. Task~1 consists in detecting building blocks and was won by the L3IRIS team using a DenseNet-121 network trained in a weakly supervised fashion. This task is evaluated on 3 large images containing hundreds of shapes to detect. Task~2 consists in segmenting map content from the larger map sheet, and was won by the UWB team using a U-Net-like FCN combined with a binarization method to increase detection edge accuracy. Task~3 consists in locating intersection points of geo-referencing lines, and was also won by the UWB team who used a dedicated pipeline combining binarization, line detection with Hough transform, candidate filtering, and template matching for intersection refinement. Tasks~2 and~3 are evaluated on 95 map sheets with complex content. Dataset, evaluation tools and results are available under permissive licensing at \url{https://icdar21-mapseg.github.io/}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1894年から1937年までの1/5000スケールのフランス・パリの一連の歴史地図に関する研究を奨励する,歴史地図セグメンテーションに関するICDAR 2021コンペティション(MapSeg)の最終結果を示す。 コンペティションでは3つの課題がそれぞれ別々に与えられた。 Task~1はビルディングブロックを検出し、L3IRISチームによって、弱い教師付きで訓練されたDenseNet-121ネットワークを使用して勝利した。 このタスクは、検出するために数百の形状を含む3つの大きな画像で評価される。 Task~2は、より大きな地図シートからのセグメンテーションマップの内容で構成され、U-NetライクなFCNとバイナライズ法を組み合わせて検出エッジの精度を高めるためにUWBチームが獲得した。 Task~3は、ジオレファレンスラインの交差点点の位置決めで構成されており、二項化、ハフ変換による線検出、候補フィルタリング、交差修正のためのテンプレートマッチングを組み合わせたパイプラインを使用してUWBチームも勝利した。 タスク~2と~3は、複雑なコンテントを持つ95のマップシートで評価される。 データセット、評価ツール、結果は、parmissive licensing at \url{https://icdar21-mapseg.github.io/} で利用可能である。

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