論文の概要: Sheet Music Transformer ++: End-to-End Full-Page Optical Music Recognition for Pianoform Sheet Music
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12105v1
- Date: Mon, 20 May 2024 15:21:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 12:55:09.364214
- Title: Sheet Music Transformer ++: End-to-End Full-Page Optical Music Recognition for Pianoform Sheet Music
- Title（参考訳）: Sheet Music Transformer ++: ピアノ楽譜のエンド・ツー・エンドフルページ光音楽認識
- Authors: Antonio Ríos-Vila, Jorge Calvo-Zaragoza, David Rizo, Thierry Paquet,
- Abstract要約: Sheet Music Transformer++は、全ページのポリフォニック楽譜の書き起こしが可能なエンドツーエンドモデルである。
公開ポリフォニック転写データセットのフルページ拡張についていくつかの実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.779526750915707
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Optical Music Recognition is a field that has progressed significantly, bringing accurate systems that transcribe effectively music scores into digital formats. Despite this, there are still several limitations that hinder OMR from achieving its full potential. Specifically, state of the art OMR still depends on multi-stage pipelines for performing full-page transcription, as well as it has only been demonstrated in monophonic cases, leaving behind very relevant engravings. In this work, we present the Sheet Music Transformer++, an end-to-end model that is able to transcribe full-page polyphonic music scores without the need of a previous Layout Analysis step. This is done thanks to an extensive curriculum learning-based pretraining with synthetic data generation. We conduct several experiments on a full-page extension of a public polyphonic transcription dataset. The experimental outcomes confirm that the model is competent at transcribing full-page pianoform scores, marking a noteworthy milestone in end-to-end OMR transcription.
- Abstract（参考訳）: 光音楽認識は、効果的に楽譜をデジタル形式に転写する正確なシステムを実現するために、大きく進歩した分野である。
それにもかかわらず、OMRが完全な可能性を達成するのを妨げるいくつかの制限がある。
特に、最先端のOMRは、まだ全ページの転写を行うための多段階パイプラインに依存している。
本研究では,従来のレイアウト解析ステップを必要とせずに,全ページのポリフォニック楽譜の書き起こしが可能なエンドツーエンドモデルであるSheet Music Transformer++を提案する。
これは、合成データ生成による広範なカリキュラムベースの事前学習によって実現される。
公開ポリフォニック転写データセットのフルページ拡張についていくつかの実験を行った。
実験結果は、このモデルが全ページのピアノフォルムスコアの書き起こしに優れており、エンドツーエンドのOMR転写において注目すべきマイルストーンであることを示している。
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