論文の概要: An extensible point-based method for data chart value detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11788v1
- Date: Tue, 22 Aug 2023 21:03:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-24 16:48:17.355672
- Title: An extensible point-based method for data chart value detection
- Title(参考訳): データチャート値検出のための拡張可能な点ベース手法
- Authors: Carlos Soto, Shinjae Yoo
- Abstract要約: 本稿では,リバースエンジニアリングデータチャートに意味点を識別する手法を提案する。
提案手法では,グラフ上の関心点の位置を直接予測するために,ポイント提案ネットワークを用いる。
我々は科学文献において,0.8705 F1の精度で有意な点を検出できる複雑なバーチャートに注目した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.9137747195666455
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an extensible method for identifying semantic points to reverse
engineer (i.e. extract the values of) data charts, particularly those in
scientific articles. Our method uses a point proposal network (akin to region
proposal networks for object detection) to directly predict the position of
points of interest in a chart, and it is readily extensible to multiple chart
types and chart elements. We focus on complex bar charts in the scientific
literature, on which our model is able to detect salient points with an
accuracy of 0.8705 F1 (@1.5-cell max deviation); it achieves 0.9810 F1 on
synthetically-generated charts similar to those used in prior works. We also
explore training exclusively on synthetic data with novel augmentations,
reaching surprisingly competent performance in this way (0.6621 F1) on real
charts with widely varying appearance, and we further demonstrate our unchanged
method applied directly to synthetic pie charts (0.8343 F1). Datasets, trained
models, and evaluation code are available at
https://github.com/BNLNLP/PPN_model.
- Abstract(参考訳): 本稿では,逆エンジニア(すなわち,データチャートの値の抽出)に対する意味点を識別する拡張可能な手法について述べる。
提案手法では,ポイント提案ネットワーク(オブジェクト検出のための領域提案ネットワーク)を用いて,グラフ上のポイントの位置を直接予測し,複数のチャートタイプやチャート要素に対して容易に拡張できる。
我々は科学文献の複雑なバーチャートに注目し、我々のモデルは0.8705 F1 (@1.5-cell max deviation) の精度で正解点を検出できる。
また,新たに拡張した合成データのみによるトレーニングも検討し,実際のチャート上での驚くほど優れた性能 (0.6621 F1) を実現するとともに,合成パイチャート(0.8343 F1)に直接適用した変化のない手法をさらに実証する。
データセット、トレーニングされたモデル、評価コードはhttps://github.com/BNLNLP/PPN_modelで入手できる。
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