論文の概要: DELINE8K: A Synthetic Data Pipeline for the Semantic Segmentation of Historical Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19259v1
• Date: Tue, 30 Apr 2024 04:53:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 15:23:59.545585
• Title: DELINE8K: A Synthetic Data Pipeline for the Semantic Segmentation of Historical Documents
• Title（参考訳）: DELINE8K: 歴史的文書のセマンティックセグメンテーションのための合成データパイプライン
• Authors: Taylor Archibald, Tony Martinez,
• Abstract要約: 文書セマンティックセグメンテーションは、OCR、フォーム分類、文書編集などの文書解析作業を容易にする。 いくつかの合成データセットは、印刷されたテキストと手書きを区別するために開発されたが、それらはクラス多様性と文書の多様性に欠ける。 現在までに最も包括的な文書セマンティックセマンティクスパイプラインを提案し、10以上のソースからプレプリントされたテキスト、手書き、文書背景を組み込んだ。 我々のカスタマイズされたデータセットはNAFSSベンチマークで優れたパフォーマンスを示し、さらなる研究において有望なツールであることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Document semantic segmentation is a promising avenue that can facilitate document analysis tasks, including optical character recognition (OCR), form classification, and document editing. Although several synthetic datasets have been developed to distinguish handwriting from printed text, they fall short in class variety and document diversity. We demonstrate the limitations of training on existing datasets when solving the National Archives Form Semantic Segmentation dataset (NAFSS), a dataset which we introduce. To address these limitations, we propose the most comprehensive document semantic segmentation synthesis pipeline to date, incorporating preprinted text, handwriting, and document backgrounds from over 10 sources to create the Document Element Layer INtegration Ensemble 8K, or DELINE8K dataset. Our customized dataset exhibits superior performance on the NAFSS benchmark, demonstrating it as a promising tool in further research. The DELINE8K dataset is available at https://github.com/Tahlor/deline8k.
• Abstract（参考訳）: 文書セマンティックセグメンテーション(Document semantic segmentation)は、光学文字認識(OCR)、形態分類、文書編集などの文書解析作業を容易にする有望な方法である。 いくつかの合成データセットは、印刷されたテキストと手書きを区別するために開発されたが、それらはクラス多様性と文書の多様性に欠ける。 我々は,国立アーカイブ形式セマンティックセグメンテーションデータセット(NAFSS)を解く際に,既存のデータセットに対するトレーニングの限界を示す。 これらの制約に対処するため、我々は10以上のソースからプレプリントされたテキスト、手書き、文書背景を組み込んだ最も包括的な文書セマンティックセマンティクス合成パイプラインを提案し、文書要素層Integration Ensemble 8K(DELINE8K)データセットを作成する。 我々のカスタマイズされたデータセットはNAFSSベンチマークで優れたパフォーマンスを示し、さらなる研究において有望なツールであることを示した。 DELINE8Kデータセットはhttps://github.com/Tahlor/deline8k.comで公開されている。

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