論文の概要: ICDAR 2021 Competition on Components Segmentation Task of Document Photos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08499v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 00:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:44:38.108047
• Title: ICDAR 2021 Competition on Components Segmentation Task of Document Photos
• Title（参考訳）: ICDAR 2021 文書写真のコンポーネント分割作業に関するコンペティション
• Authors: Celso A. M. Lopes Junior, Ricardo B. das Neves Junior, Byron L. D. Bezerra, Alejandro H. Toselli, Donato Impedovo
• Abstract要約: 3つの課題タスクが提案され、提供されたデータセット上で異なるセグメンテーションの割り当てが実行される。 収集されたデータはブラジルのいくつかのID文書のもので、その個人情報は便利に交換された。 さまざまなディープラーニングモデルが、各タスクで最高の結果を得るために、さまざまな戦略を持つ参加者によって適用されました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.289361617237944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper describes the short-term competition on Components Segmentation Task of Document Photos that was prepared in the context of the 16th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2021). This competition aims to bring together researchers working on the filed of identification document image processing and provides them a suitable benchmark to compare their techniques on the component segmentation task of document images. Three challenge tasks were proposed entailing different segmentation assignments to be performed on a provided dataset. The collected data are from several types of Brazilian ID documents, whose personal information was conveniently replaced. There were 16 participants whose results obtained for some or all the three tasks show different rates for the adopted metrics, like Dice Similarity Coefficient ranging from 0.06 to 0.99. Different Deep Learning models were applied by the entrants with diverse strategies to achieve the best results in each of the tasks. Obtained results show that the current applied methods for solving one of the proposed tasks (document boundary detection) are already well stablished. However, for the other two challenge tasks (text zone and handwritten sign detection) research and development of more robust approaches are still required to achieve acceptable results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,第16回文書解析・認識国際会議(ICDAR 2021)の文脈で作成された文書写真のコンポーネント分割タスクに関する短期的コンペについて述べる。 このコンペティションは、識別文書画像処理の申請に携わる研究者を集め、文書画像の構成要素分割タスクにおいて、それらの技術を比較するのに適したベンチマークを提供する。 提供されたデータセット上で実行される異なるセグメンテーション割り当てを含む3つの課題タスクが提案された。 収集されたデータはブラジルのいくつかのID文書のもので、その個人情報は便利に交換された。 参加者は16名で,3つのタスクのそれぞれについて,Dice similarity Coefficientが0.06から0.99まで,それぞれ異なるレートで評価された。 それぞれのタスクで最高の結果を達成するために、さまざまな戦略を持つ参加者によって異なるディープラーニングモデルが適用された。 その結果,提案する課題(文書境界検出)の解法がすでに十分に確立されていることがわかった。 しかし、他の2つの課題(テキストゾーンと手書きサイン検出)に対して、より堅牢なアプローチの研究と開発は、受け入れられる結果を得るためには依然として必要である。

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