論文の概要: SpaDen : Sparse and Dense Keypoint Estimation for Real-World Chart Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01971v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 18:03:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 14:50:18.626817
• Title: SpaDen : Sparse and Dense Keypoint Estimation for Real-World Chart Understanding
• Title（参考訳）: SpaDen : 実世界チャート理解のためのスパースとデンスキーポイント推定
• Authors: Saleem Ahmed, Pengyu Yan, David Doermann, Srirangaraj Setlur, Venu Govindaraju
• Abstract要約: 本稿では,グラフデータ抽出のためのボトムアップ手法を提案する。 我々は、プロット領域内のコンポーネントを再構成するキーポイント(KP)を検出することを学ぶ。 実験の結果,実世界のグラフデータ抽出の課題に対して,広範囲な評価が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.264156931444331
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel bottom-up approach for the extraction of chart data. Our model utilizes images of charts as inputs and learns to detect keypoints (KP), which are used to reconstruct the components within the plot area. Our novelty lies in detecting a fusion of continuous and discrete KP as predicted heatmaps. A combination of sparse and dense per-pixel objectives coupled with a uni-modal self-attention-based feature-fusion layer is applied to learn KP embeddings. Further leveraging deep metric learning for unsupervised clustering, allows us to segment the chart plot area into various objects. By further matching the chart components to the legend, we are able to obtain the data series names. A post-processing threshold is applied to the KP embeddings to refine the object reconstructions and improve accuracy. Our extensive experiments include an evaluation of different modules for KP estimation and the combination of deep layer aggregation and corner pooling approaches. The results of our experiments provide extensive evaluation for the task of real-world chart data extraction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフデータ抽出のための新しいボトムアップ手法を提案する。 提案モデルでは,チャートの画像を入力として利用し,プロット領域内のコンポーネントを再構成するキーポイント(KP)を検出する。 我々の新規性は、予測熱マップとして連続KPと離散KPの融合を検出することである。 KP埋め込みの学習には、スパースと高密度画素単位の目的と、一様自己アテンションに基づく特徴融合層の組み合わせを適用する。 さらに、教師なしクラスタリングにディープメトリック学習を活用することで、チャートプロット領域をさまざまなオブジェクトに分割することができます。 さらに、チャートコンポーネントを伝説に合わせることで、私たちはデータシリーズ名を得ることができます。 KP埋め込みに後処理閾値を適用してオブジェクト再構成を洗練し、精度を向上させる。 我々の広範な実験は、KP推定のための異なるモジュールの評価と深層凝集とコーナープールアプローチの組み合わせを含む。 本実験の結果は,実世界のグラフデータ抽出のタスクを広範囲に評価する。

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