Fugu-MT 論文翻訳(概要): DIVA-DAF: A Deep Learning Framework for Historical Document Image Analysis

論文の概要: DIVA-DAF: A Deep Learning Framework for Historical Document Image Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08295v1
Date: Thu, 20 Jan 2022 17:02:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-21 14:54:46.342681
Title: DIVA-DAF: A Deep Learning Framework for Historical Document Image Analysis
Title（参考訳）: DIVA-DAF: 歴史的文書画像解析のためのディープラーニングフレームワーク
Authors: Lars V\"ogtlin, Paul Maergner, Rolf Ingold
Abstract要約: 我々はDIVA-DAFと呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを導入する。本フレームワークを用いたDIVA-HisDBのセマンティックセマンティックセマンティクス実験について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1458853556386794
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we introduce a new deep learning framework called DIVA-DAF. We have developed this framework to support our research on historical document image analysis tasks and to develop techniques to reduce the need for manually-labeled ground truth. We want to apply self-supervised learning techniques and use different kinds of training data. Our new framework aids us in performing rapid prototyping and reproducible experiments. We present a first semantic segmentation experiment on DIVA-HisDB using our framework, achieving state-of-the-art results. The DIVA-DAF framework is open-source, and we encourage other research groups to use it for their experiments.
Abstract（参考訳）: 本稿では,DIVA-DAFと呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを提案する。この枠組みは,歴史的文書画像解析タスクの研究を支援するとともに,手作業による土台真理の必要性を軽減する技術を開発する。私たちは、自己教師付き学習技術を適用し、異なる種類のトレーニングデータを使用したいと思っています。我々の新しいフレームワークは、迅速にプロトタイピングと再現可能な実験を行うのに役立ちます。本フレームワークを用いてDIVA-HisDB上でのセマンティックセマンティックセマンティックなセマンティックなセマンティクス実験を行った。 DIVA-DAFフレームワークはオープンソースであり、他の研究グループが実験に使用することを推奨します。

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