論文の概要: Evaluation of a Region Proposal Architecture for Multi-task Document Layout Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11797v1
• Date: Tue, 22 Jun 2021 14:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 14:56:10.517449
• Title: Evaluation of a Region Proposal Architecture for Multi-task Document Layout Analysis
• Title（参考訳）: マルチタスク文書レイアウト解析のための領域提案アーキテクチャの評価
• Authors: Lorenzo Quir\'os and Enrique Vidal
• Abstract要約: Mask-RCNNアーキテクチャは、ベースライン検出と領域分割の問題に対処するために設計されている。 2つの手書きテキストデータセットと1つの手書き音楽データセットに関する実験結果を示す。 分析したアーキテクチャは有望な結果をもたらし、3つのデータセットすべてで最先端のテクニックよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.685316573653194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatically recognizing the layout of handwritten documents is an important step towards useful extraction of information from those documents. The most common application is to feed downstream applications such as automatic text recognition and keyword spotting; however, the recognition of the layout also helps to establish relationships between elements in the document which allows to enrich the information that can be extracted. Most of the modern document layout analysis systems are designed to address only one part of the document layout problem, namely: baseline detection or region segmentation. In contrast, we evaluate the effectiveness of the Mask-RCNN architecture to address the problem of baseline detection and region segmentation in an integrated manner. We present experimental results on two handwritten text datasets and one handwritten music dataset. The analyzed architecture yields promising results, outperforming state-of-the-art techniques in all three datasets.
• Abstract（参考訳）: 手書き文書のレイアウトを自動的に認識することは,それらの文書から情報を抽出するための重要なステップである。 最も一般的なアプリケーションは、自動テキスト認識やキーワードスポッティングなどの下流アプリケーションへのフィードであるが、レイアウトの認識はドキュメント内の要素間の関係を確立するのにも役立ち、抽出可能な情報を豊かにすることができる。 現代の文書レイアウト分析システムのほとんどは、文書レイアウト問題の1つの部分、すなわちベースライン検出や領域分割のみに対処するように設計されている。 対照的に,Mask-RCNNアーキテクチャの有効性を評価し,ベースライン検出と領域分割の問題を統合的に解決する。 2つの手書きテキストデータセットと1つの手書き音楽データセットに関する実験結果を示す。 分析されたアーキテクチャは、3つのデータセットすべてにおいて最先端の技術を上回る有望な結果をもたらす。

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