論文の概要: Synthetic Document Generator for Annotation-free Layout Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06016v1
• Date: Thu, 11 Nov 2021 01:58:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-12 14:37:02.957898
• Title: Synthetic Document Generator for Annotation-free Layout Recognition
• Title（参考訳）: アノテーションフリーレイアウト認識のための合成文書生成装置
• Authors: Natraj Raman, Sameena Shah and Manuela Veloso
• Abstract要約: 本稿では,空間的位置,範囲,レイアウト要素のカテゴリを示すラベル付きリアル文書を自動生成する合成文書生成装置について述べる。 合成文書上で純粋に訓練された深層レイアウト検出モデルが,実文書を用いたモデルの性能と一致することを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.657295650492948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Analyzing the layout of a document to identify headers, sections, tables, figures etc. is critical to understanding its content. Deep learning based approaches for detecting the layout structure of document images have been promising. However, these methods require a large number of annotated examples during training, which are both expensive and time consuming to obtain. We describe here a synthetic document generator that automatically produces realistic documents with labels for spatial positions, extents and categories of the layout elements. The proposed generative process treats every physical component of a document as a random variable and models their intrinsic dependencies using a Bayesian Network graph. Our hierarchical formulation using stochastic templates allow parameter sharing between documents for retaining broad themes and yet the distributional characteristics produces visually unique samples, thereby capturing complex and diverse layouts. We empirically illustrate that a deep layout detection model trained purely on the synthetic documents can match the performance of a model that uses real documents.
• Abstract（参考訳）: ヘッダー、セクション、テーブル、図などを特定するためにドキュメントのレイアウトを分析することは、その内容を理解する上で重要である。 文書画像のレイアウト構造を検出するための深層学習手法は有望である。 しかし、これらの方法は訓練中に多くの注釈付き例を必要とし、それらは費用も時間もかかる。 本稿では,レイアウト要素の空間的位置,範囲,カテゴリをラベル付きで自動生成する合成文書生成装置について述べる。 提案した生成過程は、文書のすべての物理成分をランダム変数として扱い、ベイズネットワークグラフを用いて固有の依存関係をモデル化する。 確率的テンプレートを用いた階層的定式化により,広範なテーマを保持するためのドキュメント間のパラメータ共有が可能となるが,分散特性は視覚的にユニークなサンプルを生成し,複雑で多様なレイアウトをキャプチャする。 人工文書上で純粋に訓練された深層レイアウト検出モデルは,実文書を用いたモデルの性能に適合することを示す。

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