論文の概要: A Graphical Approach to Document Layout Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02051v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 21:09:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-07 14:32:29.695025
- Title: A Graphical Approach to Document Layout Analysis
- Title（参考訳）: 文書レイアウト解析へのグラフ的アプローチ
- Authors: Jilin Wang, Michael Krumdick, Baojia Tong, Hamima Halim, Maxim
Sokolov, Vadym Barda, Delphine Vendryes, and Chris Tanner
- Abstract要約: 文書レイアウト分析 (Document layout analysis, DLA) は、文書内の別個の意味的内容を検出するタスクである。
既存の最先端(SOTA)のDLAモデルは、ドキュメントをイメージとして表現し、電子的に生成されたPDFで利用可能な豊富なメタデータを捨てる。
本稿では,グラフベースレイアウト解析モデル(GLAM)を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5108258530670606
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Document layout analysis (DLA) is the task of detecting the distinct,
semantic content within a document and correctly classifying these items into
an appropriate category (e.g., text, title, figure). DLA pipelines enable users
to convert documents into structured machine-readable formats that can then be
used for many useful downstream tasks. Most existing state-of-the-art (SOTA)
DLA models represent documents as images, discarding the rich metadata
available in electronically generated PDFs. Directly leveraging this metadata,
we represent each PDF page as a structured graph and frame the DLA problem as a
graph segmentation and classification problem. We introduce the Graph-based
Layout Analysis Model (GLAM), a lightweight graph neural network competitive
with SOTA models on two challenging DLA datasets - while being an order of
magnitude smaller than existing models. In particular, the 4-million parameter
GLAM model outperforms the leading 140M+ parameter computer vision-based model
on 5 of the 11 classes on the DocLayNet dataset. A simple ensemble of these two
models achieves a new state-of-the-art on DocLayNet, increasing mAP from 76.8
to 80.8. Overall, GLAM is over 5 times more efficient than SOTA models, making
GLAM a favorable engineering choice for DLA tasks.
- Abstract（参考訳）: 文書レイアウト分析(DLA、Document layout analysis)は、文書内の別個の意味的内容を検出し、これらの項目を適切なカテゴリ(テキスト、タイトル、図形など)に正しく分類するタスクである。
DLAパイプラインでは、ドキュメントを構造化された機械可読フォーマットに変換して、多くの有用な下流タスクに使用することができる。
既存の最先端(SOTA)DLAモデルは、ドキュメントをイメージとして表現し、電子的に生成されたPDFで利用可能な豊富なメタデータを捨てる。
このメタデータを直接利用して、各PDFページを構造化グラフとして表現し、DLA問題をグラフセグメンテーションと分類問題としてフレーム化する。
本稿では,2つのdlaデータセット上でsomaモデルと競合する軽量グラフニューラルネットワークであるglam(graph-based layout analysis model)について紹介する。
特に、400万のパラメータGLAMモデルは、DocLayNetデータセット上の11クラスの5つの主要な140M以上のパラメータコンピュータビジョンベースモデルよりも優れています。
これら2つのモデルの単純なアンサンブルはDocLayNetの新しい最先端を実現し、mAPは76.8から80.8に増加した。
全体的に、GLAMはSOTAモデルより5倍効率が良いため、DLAタスクにおいてGLAMが好ましいエンジニアリング選択となる。
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