論文の概要: WeLayout: WeChat Layout Analysis System for the ICDAR 2023 Competition on Robust Layout Segmentation in Corporate Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06553v1
• Date: Thu, 11 May 2023 04:05:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 16:08:09.981826
• Title: WeLayout: WeChat Layout Analysis System for the ICDAR 2023 Competition on Robust Layout Segmentation in Corporate Documents
• Title（参考訳）: welayout: 企業文書におけるロバストレイアウトセグメンテーションに関するicdar 2023コンペティションのためのwechatレイアウト分析システム
• Authors: Mingliang Zhang, Zhen Cao, Juntao Liu, Liqiang Niu, Fandong Meng, Jie Zhou
• Abstract要約: 企業文書のレイアウトを分割する新しいシステムWeimatを紹介する。 本手法はベースラインをはるかに上回り,mAPは70.0。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.1096906112963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce WeLayout, a novel system for segmenting the layout of corporate documents, which stands for WeChat Layout Analysis System. Our approach utilizes a sophisticated ensemble of DINO and YOLO models, specifically developed for the ICDAR 2023 Competition on Robust Layout Segmentation. Our method significantly surpasses the baseline, securing a top position on the leaderboard with a mAP of 70.0. To achieve this performance, we concentrated on enhancing various aspects of the task, such as dataset augmentation, model architecture, bounding box refinement, and model ensemble techniques. Additionally, we trained the data separately for each document category to ensure a higher mean submission score. We also developed an algorithm for cell matching to further improve our performance. To identify the optimal weights and IoU thresholds for our model ensemble, we employed a Bayesian optimization algorithm called the Tree-Structured Parzen Estimator. Our approach effectively demonstrates the benefits of combining query-based and anchor-free models for achieving robust layout segmentation in corporate documents.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,WeChat Layout分析システム(WeChat Layout Analysis System)の略で,企業文書のレイアウトを分割する新しいシステムWeLayoutを紹介する。 我々のアプローチは、DINOとYOLOの洗練されたアンサンブルを利用しており、特にロバストレイアウトセグメンテーションに関するICDAR 2023コンペティションのために開発された。 提案手法は,ベースラインを大きく上回り,リーダボード上のトップ位置を70.0のマップで確保する。 この性能を達成するために,我々は,データセット拡張,モデルアーキテクチャ,バウンディングボックスリファインメント,モデルアンサンブル技術など,タスクのさまざまな側面の拡張に集中した。 さらに、各文書カテゴリのデータを個別にトレーニングし、より高い平均入力スコアを確保しました。 また,セルマッチングによる性能向上のためのアルゴリズムも開発した。 モデルアンサンブルの最適重みとiouしきい値を特定するために,木構造パルゼン推定器と呼ばれるベイズ最適化アルゴリズムを用いた。 本手法は,コーポレート文書におけるロバストなレイアウトセグメンテーションを実現するために,クエリベースとアンカーフリーモデルを組み合わせた利点を効果的に実証する。

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