論文の概要: Cross-Domain Document Layout Analysis Using Document Style Guide
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09407v2
- Date: Tue, 23 Jul 2024 01:19:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 23:52:45.640287
- Title: Cross-Domain Document Layout Analysis Using Document Style Guide
- Title（参考訳）: 文書スタイルガイドを用いた文書レイアウト解析
- Authors: Xingjiao Wu, Luwei Xiao, Xiangcheng Du, Yingbin Zheng, Xin Li, Tianlong Ma, Cheng Jin, Liang He,
- Abstract要約: 文書レイアウト解析(DLA)は、文書画像を高レベルな意味領域に分解することを目的としている。
多くの研究者がこの課題に取り組み、大規模なトレーニングセットを構築するためにデータを合成した。
本稿では文書スタイルのガイダンスに基づく教師なしクロスドメインDLAフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.799572801059716
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The document layout analysis (DLA) aims to decompose document images into high-level semantic areas (i.e., figures, tables, texts, and background). Creating a DLA framework with strong generalization capabilities is a challenge due to document objects are diversity in layout, size, aspect ratio, texture, etc. Many researchers devoted this challenge by synthesizing data to build large training sets. However, the synthetic training data has different styles and erratic quality. Besides, there is a large gap between the source data and the target data. In this paper, we propose an unsupervised cross-domain DLA framework based on document style guidance. We integrated the document quality assessment and the document cross-domain analysis into a unified framework. Our framework is composed of three components, Document Layout Generator (GLD), Document Elements Decorator(GED), and Document Style Discriminator(DSD). The GLD is used to document layout generates, the GED is used to document layout elements fill, and the DSD is used to document quality assessment and cross-domain guidance. First, we apply GLD to predict the positions of the generated document. Then, we design a novel algorithm based on aesthetic guidance to fill the document positions. Finally, we use contrastive learning to evaluate the quality assessment of the document. Besides, we design a new strategy to change the document quality assessment component into a document cross-domain style guide component. Our framework is an unsupervised document layout analysis framework. We have proved through numerous experiments that our proposed method has achieved remarkable performance.
- Abstract（参考訳）: 文書レイアウト分析(DLA)は、文書イメージを高レベルの意味領域(図形、表、テキスト、背景など)に分解することを目的としている。
ドキュメントオブジェクトはレイアウト、サイズ、アスペクト比、テクスチャなどにおいて多様性があるため、強力な一般化機能を備えたDLAフレームワークの作成は困難である。
多くの研究者がこの課題に取り組み、大規模なトレーニングセットを構築するためにデータを合成した。
しかし、合成トレーニングデータは、異なるスタイルと不規則な品質を有する。
さらに、ソースデータとターゲットデータの間には大きなギャップがあります。
本稿では,文書スタイルのガイダンスに基づく教師なしクロスドメインDLAフレームワークを提案する。
文書品質評価と文書クロスドメイン分析を統一的なフレームワークに統合した。
本フレームワークは,文書レイアウトジェネレータ(GLD),文書要素宣言器(GED),文書スタイル識別器(DSD)の3つのコンポーネントから構成される。
GLDはドキュメントレイアウト生成に使われ、GEDはドキュメントレイアウト要素を埋めるのに使われ、DSDはドキュメント品質評価とクロスドメインガイダンスに使用される。
まず、生成した文書の位置を予測するためにGLDを適用する。
そこで我々は,文書の位置を補うための美的ガイダンスに基づく新しいアルゴリズムを設計する。
最後に、コントラスト学習を用いて文書の品質評価を行う。
さらに、文書品質評価コンポーネントを文書クロスドメインスタイルガイドコンポーネントに変更するための新しい戦略を設計する。
私たちのフレームワークは教師なしのドキュメントレイアウト分析フレームワークです。
我々は,提案手法が優れた性能を達成できたことを,数多くの実験を通じて証明した。
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