論文の概要: DoReMi: First glance at a universal OMR dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07786v1
- Date: Fri, 16 Jul 2021 09:24:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-19 20:19:24.758272
- Title: DoReMi: First glance at a universal OMR dataset
- Title（参考訳）: DoReMi: ユニバーサルなOMRデータセットを初めて見る
- Authors: Elona Shatri and Gy\"orgy Fazekas
- Abstract要約: DoReMiはOMRの主な課題に対処するOMRデータセットである。
6400点以上の印刷された楽譜と付随するメタデータを含んでいる。
データの半分を用いた物体検出において平均平均精度(mAP)は64%であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The main challenges of Optical Music Recognition (OMR) come from the nature
of written music, its complexity and the difficulty of finding an appropriate
data representation. This paper provides a first look at DoReMi, an OMR dataset
that addresses these challenges, and a baseline object detection model to
assess its utility. Researchers often approach OMR following a set of small
stages, given that existing data often do not satisfy broader research. We
examine the possibility of changing this tendency by presenting more metadata.
Our approach complements existing research; hence DoReMi allows harmonisation
with two existing datasets, DeepScores and MUSCIMA++. DoReMi was generated
using a music notation software and includes over 6400 printed sheet music
images with accompanying metadata useful in OMR research. Our dataset provides
OMR metadata, MIDI, MEI, MusicXML and PNG files, each aiding a different stage
of OMR. We obtain 64% mean average precision (mAP) in object detection using
half of the data. Further work includes re-iterating through the creation
process to satisfy custom OMR models. While we do not assume to have solved the
main challenges in OMR, this dataset opens a new course of discussions that
would ultimately aid that goal.
- Abstract（参考訳）: 光音楽認識(omr)の主な課題は、文章音楽の性質、その複雑さ、適切なデータ表現を見つけることの難しさである。
本稿では,これらの課題に対処するOMRデータセットであるDoReMiと,その有用性を評価するためのベースラインオブジェクト検出モデルについて述べる。
研究者はしばしば、既存のデータがより広範な研究を満足していないため、小さな段階の後にOMRにアプローチする。
メタデータをより多く提示することで、この傾向を変える可能性を検討する。
したがって、DoReMiは2つの既存のデータセット、DeepScoresとMUSCIMA++との調和を可能にする。
DoReMiは音楽表記ソフトウェアを用いて生成され、OMR研究に有用なメタデータを備えた6400枚のプリントされた楽譜を含む。
我々のデータセットはOMRメタデータ、MIDI、MEI、MusicXML、PNGファイルを提供し、それぞれがOMRの異なるステージを支援する。
データの半分を用いた物体検出において平均平均精度(mAP)は64%であった。
さらに作業には、カスタムのOMRモデルを満たすために、作成プロセスを通じて再設定も含まれる。
OMRの主な課題を解決したとは思っていませんが、このデータセットは最終的にその目標に役立つ、新たな議論のコースを開きます。
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