論文の概要: Table Detection for Visually Rich Document Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19181v1
• Date: Tue, 30 May 2023 16:25:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 15:03:49.728180
• Title: Table Detection for Visually Rich Document Images
• Title（参考訳）: ビジュアルリッチな文書画像のテーブル検出
• Authors: Bin Xiao, Murat Simsek, Burak Kantarci, Ala Abu Alkheir
• Abstract要約: 表検出(TD)は、視覚的にリッチな文書理解のための基本的な課題である。 IoUに基づく損失関数は、予測結果に対する情報損失の程度を直接反映することはできない。 我々は、IoUを、予測結果の情報損失を測定するために前者を用いる、基礎的真理カバレッジ項と予測カバレッジ項に分離することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.976736586808308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Table Detection (TD) is a fundamental task towards visually rich document understanding. Current studies usually formulate the TD problem as an object detection problem, then leverage Intersection over Union (IoU) based metrics to evaluate the model performance and IoU-based loss functions to optimize the model. TD applications usually require the prediction results to cover all the table contents and avoid information loss. However, IoU and IoU-based loss functions cannot directly reflect the degree of information loss for the prediction results. Therefore, we propose to decouple IoU into a ground truth coverage term and a prediction coverage term, in which the former can be used to measure the information loss of the prediction results. Besides, tables in the documents are usually large, sparsely distributed, and have no overlaps because they are designed to summarize essential information to make it easy to read and interpret for human readers. Therefore, in this study, we use SparseR-CNN as the base model, and further improve the model by using Gaussian Noise Augmented Image Size region proposals and many-to-one label assignments. To demonstrate the effectiveness of proposed method and compare with state-of-the-art methods fairly, we conduct experiments and use IoU-based evaluation metrics to evaluate the model performance. The experimental results show that the proposed method can consistently outperform state-of-the-art methods under different IoU-based metric on a variety of datasets. We conduct further experiments to show the superiority of the proposed decoupled IoU for the TD applications by replacing the IoU-based loss functions and evaluation metrics with proposed decoupled IoU counterparts. The experimental results show that our proposed decoupled IoU loss can encourage the model to alleviate information loss.
• Abstract（参考訳）: テーブル検出(td)は、視覚的にリッチな文書理解のための基本的なタスクである。 現在の研究では、TD問題をオブジェクト検出問題として定式化し、次にIntersection over Union(IoU)ベースのメトリクスを利用してモデル性能とIoUベースの損失関数を評価し、モデルを最適化する。 TDアプリケーションは、通常、全てのテーブルの内容をカバーするために予測結果を必要とし、情報損失を避ける。 しかし、IoUとIoUに基づく損失関数は、予測結果に対する情報損失の程度を直接反映することはできない。 そこで,本論文では,IoUを,予測結果の情報損失を測定するために前者を用いるような,基礎的真理カバレッジ項と予測カバレッジ項に分離することを提案する。 さらに、文書の表は通常大きく、細かな分散であり、人間の読者にとって読みやすく解釈しやすくするために重要な情報を要約するように設計されているため重複しない。 そこで本研究では,SparseR-CNNをベースモデルとし,ガウス雑音強調画像サイズ領域の提案と多対一のラベル割り当てを用いてモデルを改善する。 提案手法の有効性を実証し,最先端手法と同等に比較するために,実験を行い,IoUに基づく評価指標を用いてモデル性能を評価する。 実験結果から, 提案手法は, 様々なデータセット上で, 異なるIoU基準の下で, 常に最先端の手法より優れることが示された。 IoUに基づく損失関数と評価指標を、提案した非結合IoUと置き換えることで、提案した非結合IoUのTDアプリケーションに対する優位性を示すためのさらなる実験を行う。 実験結果から,提案した分離したIoU損失は,情報損失を軽減できる可能性が示唆された。

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