論文の概要: DocSegTr: An Instance-Level End-to-End Document Image Segmentation Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11438v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 10:50:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 19:56:03.311781
• Title: DocSegTr: An Instance-Level End-to-End Document Image Segmentation Transformer
• Title（参考訳）: docsegtr: インスタンスレベルのエンドツーエンドドキュメントイメージセグメンテーショントランスフォーマ
• Authors: Sanket Biswas, Ayan Banerjee, Josep Llad\'os, and Umapada Pal
• Abstract要約: ビジネスインテリジェンスプロセスは、しばしばドキュメントから有用なセマンティックコンテンツを抽出する必要がある。 本稿では,文書画像における複雑なレイアウトのエンドツーエンドセグメンテーションのためのトランスフォーマーモデルを提案する。 我々のモデルは、既存の最先端手法に比べて、同等またはより良いセグメンテーション性能を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.03084865625318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Understanding documents with rich layouts is an essential step towards information extraction. Business intelligence processes often require the extraction of useful semantic content from documents at a large scale for subsequent decision-making tasks. In this context, instance-level segmentation of different document objects(title, sections, figures, tables and so on) has emerged as an interesting problem for the document layout analysis community. To advance the research in this direction, we present a transformer-based model for end-to-end segmentation of complex layouts in document images. To our knowledge, this is the first work on transformer-based document segmentation. Extensive experimentation on the PubLayNet dataset shows that our model achieved comparable or better segmentation performance than the existing state-of-the-art approaches. We hope our simple and flexible framework could serve as a promising baseline for instance-level recognition tasks in document images.
• Abstract（参考訳）: リッチなレイアウトでドキュメントを理解することは、情報抽出への重要なステップです。 ビジネスインテリジェンスプロセスは、後続の意思決定タスクのために、文書から有用なセマンティックコンテンツを大規模に抽出する必要があることが多い。 この文脈では、異なるドキュメントオブジェクト(タイトル、セクション、フィギュア、テーブルなど)のインスタンスレベルのセグメンテーションが、ドキュメントレイアウト分析コミュニティにとって興味深い問題となっている。 この方向の研究を進めるために,文書画像の複雑なレイアウトをエンドツーエンドに分割するトランスフォーマーモデルを提案する。 私たちの知る限り、トランスフォーマーベースの文書セグメンテーションに関する最初の研究である。 PubLayNetデータセットの大規模な実験により、我々のモデルは既存の最先端のアプローチと比べて、同等またはより良いセグメンテーション性能を達成した。 ドキュメントイメージにおけるインスタンスレベルの認識タスクのベースラインとして,私たちのシンプルで柔軟なフレームワークが役立つことを願っています。

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