Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards End-to-End Semi-Supervised Table Detection with Semantic Aligned Matching Transformer

論文の概要: Towards End-to-End Semi-Supervised Table Detection with Semantic Aligned Matching Transformer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00187v1
Date: Tue, 30 Apr 2024 20:25:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-02 17:06:33.159245
Title: Towards End-to-End Semi-Supervised Table Detection with Semantic Aligned Matching Transformer
Title（参考訳）: セマンティック配向整合変換器を用いた端端端端端の半教師付きテーブル検出に向けて
Authors: Tahira Shehzadi, Shalini Sarode, Didier Stricker, Muhammad Zeshan Afzal,
Abstract要約: 文書画像内のテーブル検出は、テーブルの識別とローカライゼーションを含む文書処理において重要なタスクである。ディープラーニングの最近の進歩は、このタスクの精度を大幅に向上させたが、それでも効果的なトレーニングには大きなラベル付きデータセットに依存している。本稿では, SAM-DETRを用いた半教師付きアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.042768320132694
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Table detection within document images is a crucial task in document processing, involving the identification and localization of tables. Recent strides in deep learning have substantially improved the accuracy of this task, but it still heavily relies on large labeled datasets for effective training. Several semi-supervised approaches have emerged to overcome this challenge, often employing CNN-based detectors with anchor proposals and post-processing techniques like non-maximal suppression (NMS). However, recent advancements in the field have shifted the focus towards transformer-based techniques, eliminating the need for NMS and emphasizing object queries and attention mechanisms. Previous research has focused on two key areas to improve transformer-based detectors: refining the quality of object queries and optimizing attention mechanisms. However, increasing object queries can introduce redundancy, while adjustments to the attention mechanism can increase complexity. To address these challenges, we introduce a semi-supervised approach employing SAM-DETR, a novel approach for precise alignment between object queries and target features. Our approach demonstrates remarkable reductions in false positives and substantial enhancements in table detection performance, particularly in complex documents characterized by diverse table structures. This work provides more efficient and accurate table detection in semi-supervised settings.
Abstract（参考訳）: 文書画像内のテーブル検出は、テーブルの識別とローカライゼーションを含む文書処理において重要なタスクである。ディープラーニングの最近の進歩は、このタスクの精度を大幅に向上させたが、それでも効果的なトレーニングのために、大きなラベル付きデータセットに大きく依存している。いくつかの半監督的なアプローチがこの課題を克服するために現れており、しばしばCNNベースの検出器とアンカーの提案、非最大抑圧(NMS)のような後処理技術を用いている。しかし、近年のこの分野の進歩はトランスフォーマーベースの技術に焦点を移し、NMSの必要性を排除し、オブジェクトクエリやアテンションメカニズムを強調している。従来の研究は、オブジェクトクエリの品質の精細化と注意機構の最適化という、トランスフォーマーベースの検出器を改善するための2つの重要な領域に焦点を当ててきた。しかし、オブジェクトクエリの増加は冗長性を導入し、注意機構の調整は複雑さを増す可能性がある。これらの課題に対処するため,SAM-DETRを用いた半教師付きアプローチを導入する。提案手法は, 表構造が多様である複雑な文書において, 偽陽性の顕著な低減と, 表検出性能の大幅な向上を示すものである。この作業は、半教師付き設定でより効率的で正確なテーブル検出を提供する。

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