論文の概要: Ensemble of Anchor-Free Models for Robust Bangla Document Layout Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14397v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 08:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 14:51:46.794784
• Title: Ensemble of Anchor-Free Models for Robust Bangla Document Layout Segmentation
• Title（参考訳）: ロバストバングラ文書レイアウト分割のためのアンカーフリーモデルの組合わせ
• Authors: U Mong Sain Chak, Md. Asib Rahman
• Abstract要約: 本稿では,Bangla文書のレイアウトを分割する目的で設計された革新的なシステムを提案する。 我々の手法は、DL Sprint 2.0 - BUET CSE Fest 2023 コンペティションに慎重に適合した、YOLOv8モデルの洗練されたコレクションを活用することを含みます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this research paper, we present an innovative system designed for the purpose of segmenting the layout of Bangla documents. Our methodology involves utilizing a sophisticated collection of YOLOv8 models, meticulously adapted for the DL Sprint 2.0 - BUET CSE Fest 2023 Competition that centers around Bangla document layout segmentation. Our primary focus lies in elevating various elements of the task, including techniques like image augmentation, model architecture, and the use of model ensembles. We intentionally lower the quality of a subset of document images to enhance the resilience of model training, consequently leading to an improvement in our cross-validation score. Employing Bayesian optimization, we determine the optimal confidence and IoU thresholds for our model ensemble. Through our approach, we successfully showcase the effectiveness of amalgamating anchor-free models to achieve robust layout segmentation in Bangla documents.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,バングラ文書のレイアウトを分割する目的で設計された革新的なシステムを提案する。 我々の手法は、Banglaドキュメントレイアウトセグメンテーションを中心にしたDL Sprint 2.0 - BUET CSE Fest 2023コンペティションに細心の注意を払って適合したYOLOv8モデルの洗練されたコレクションを利用する。 私たちの主な焦点は、画像強化、モデルアーキテクチャ、モデルアンサンブルの使用など、タスクのさまざまな要素の上昇にあります。 ドキュメントイメージのサブセットの品質を意図的に低下させて,モデルトレーニングのレジリエンスを高めることにより,クロスバリデーションスコアが向上した。 ベイズ最適化を用いて、モデルアンサンブルの最適信頼度とIoU閾値を決定する。 提案手法により,バングラ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,アンカーフリーモデルとのマッチングの有効性を実証した。

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