論文の概要: A Post-Processing Based Bengali Document Layout Analysis with YOLOV8

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00848v1
• Date: Sat, 2 Sep 2023 07:17:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 00:45:47.879705
• Title: A Post-Processing Based Bengali Document Layout Analysis with YOLOV8
• Title（参考訳）: yolov8を用いたポストプロセッシングベースのベンガル文書レイアウト解析
• Authors: Nazmus Sakib Ahmed, Saad Sakib Noor, Ashraful Islam Shanto Sikder, Abhijit Paul
• Abstract要約: 我々は、モデルロバストネスにデータ拡張を採用することで、複雑なBengaliスクリプトに特有の課題に取り組む。 完全なデータセットに対する我々のアプローチを微調整し、正確な要素セグメンテーションのための2段階の予測戦略を導いた。 私たちの実験は、新しい戦略を確立されたソリューションに組み込む上で重要な洞察を与えました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.716879432974126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper focuses on enhancing Bengali Document Layout Analysis (DLA) using the YOLOv8 model and innovative post-processing techniques. We tackle challenges unique to the complex Bengali script by employing data augmentation for model robustness. After meticulous validation set evaluation, we fine-tune our approach on the complete dataset, leading to a two-stage prediction strategy for accurate element segmentation. Our ensemble model, combined with post-processing, outperforms individual base architectures, addressing issues identified in the BaDLAD dataset. By leveraging this approach, we aim to advance Bengali document analysis, contributing to improved OCR and document comprehension and BaDLAD serves as a foundational resource for this endeavor, aiding future research in the field. Furthermore, our experiments provided key insights to incorporate new strategies into the established solution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, YOLOv8モデルと革新的な後処理技術を用いて, Bengali Document Layout Analysis (DLA) の強化に着目する。 我々は、モデルロバストネスにデータ拡張を採用することで、複雑なBengaliスクリプトに特有の課題に取り組む。 精細な検証セットの評価を行った後、完全なデータセットに対するアプローチを微調整し、正確な要素セグメンテーションのための2段階の予測戦略を導いた。 我々のアンサンブルモデルと後処理の組み合わせは、BaDLADデータセットで特定された問題に対処しながら、個々のベースアーキテクチャよりも優れています。 このアプローチを活用することで,ベンガルの文書分析を推進し,OCRの改善と文書理解に寄与することを目指しており,BaDLADはこの取り組みの基盤として機能し,今後の研究を支援する。 さらに,新たな戦略を確立したソリューションに組み込む上で,実験は重要な洞察を与えました。

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