論文の概要: Towards Automatic Parsing of Structured Visual Content through the Use of Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.14136v1
• Date: Fri, 29 Apr 2022 14:44:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-02 20:39:05.412486
• Title: Towards Automatic Parsing of Structured Visual Content through the Use of Synthetic Data
• Title（参考訳）: 合成データを用いた構造化視覚コンテンツの自動解析に向けて
• Authors: Lukas Scholch, Jonas Steinhauser, Maximilian Beichter, Constantin Seibold, Kailun Yang, Merlin Kn\"able, Thorsten Schwarz, Alexander M\"adche, and Rainer Stiefelhagen
• Abstract要約: 本研究では,構造化ビジュアルコンテンツ(Structured Visual Content, SVC)を画像と地上の真実の形で含む合成データセットを提案する。 本稿では、SVC画像からグラフ表現を自動的に抽出するアプリケーションによる、このデータセットの使用例を示す。 我々のデータセットは、時間を要する高密度データアノテーションをスキップしながら、SVCの解釈のための強力なモデルの開発を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.68384124394699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structured Visual Content (SVC) such as graphs, flow charts, or the like are used by authors to illustrate various concepts. While such depictions allow the average reader to better understand the contents, images containing SVCs are typically not machine-readable. This, in turn, not only hinders automated knowledge aggregation, but also the perception of displayed in-formation for visually impaired people. In this work, we propose a synthetic dataset, containing SVCs in the form of images as well as ground truths. We show the usage of this dataset by an application that automatically extracts a graph representation from an SVC image. This is done by training a model via common supervised learning methods. As there currently exist no large-scale public datasets for the detailed analysis of SVC, we propose the Synthetic SVC (SSVC) dataset comprising 12,000 images with respective bounding box annotations and detailed graph representations. Our dataset enables the development of strong models for the interpretation of SVCs while skipping the time-consuming dense data annotation. We evaluate our model on both synthetic and manually annotated data and show the transferability of synthetic to real via various metrics, given the presented application. Here, we evaluate that this proof of concept is possible to some extend and lay down a solid baseline for this task. We discuss the limitations of our approach for further improvements. Our utilized metrics can be used as a tool for future comparisons in this domain. To enable further research on this task, the dataset is publicly available at https://bit.ly/3jN1pJJ
• Abstract（参考訳）: グラフやフローチャートなどの構造化ビジュアルコンテンツ(SVC)は、著者によって様々な概念を説明するために使用される。 このような描写により、平均的な読者は内容をよりよく理解することができるが、SVCを含む画像は通常、機械で読めない。 これにより、自動的な知識集約が妨げられるだけでなく、視覚障害者のためのインフォームの認識も妨げられる。 本研究では,画像の形でのSVCと地上の真実を含む合成データセットを提案する。 svc画像からグラフ表現を自動的に抽出するアプリケーションによって、このデータセットの使用例を示す。 これは、共通の教師付き学習方法でモデルをトレーニングすることで実現される。 現在、SVCの詳細な分析のための大規模な公開データセットは存在しないため、各境界ボックスアノテーションと詳細なグラフ表現を備えた12,000の画像からなるSynthetic SVC(SSVC)データセットを提案する。 我々のデータセットは、時間を要する高密度データアノテーションをスキップしながら、SVCの解釈のための強力なモデルの開発を可能にする。 本稿では, 合成データと手動アノテーションデータの両方を用いたモデルの評価を行い, 提案した応用から, 合成データから実データへの変換可能性を示す。 ここでは、この概念の証明がある程度拡張可能であり、この課題の確固たるベースラインを定めていると評価する。 さらなる改善に向けたアプローチの限界について論じる。 私たちの利用したメトリクスは、このドメインにおける将来の比較のためのツールとして使用できます。 このタスクに関するさらなる研究を可能にするため、データセットはhttps://bit.ly/3jN1pJJで公開されている。

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