論文の概要: DocLayout-YOLO: Enhancing Document Layout Analysis through Diverse Synthetic Data and Global-to-Local Adaptive Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12628v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 14:50:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:42:08.533640
• Title: DocLayout-YOLO: Enhancing Document Layout Analysis through Diverse Synthetic Data and Global-to-Local Adaptive Perception
• Title（参考訳）: DocLayout-YOLO: 分散合成データとグローバル・ローカル・アダプティブ・パーセプションによる文書レイアウト分析の強化
• Authors: Zhiyuan Zhao, Hengrui Kang, Bin Wang, Conghui He,
• Abstract要約: 速度の優位性を保ちながら精度を向上させる新しいアプローチであるDoc-YOLOを導入する。 堅牢な文書事前学習には、Mesh-candidate BestFitアルゴリズムを導入する。 モデル最適化の観点からは,グローバルからローカライズ可能な受信モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.301481927603554
• License:
• Abstract: Document Layout Analysis is crucial for real-world document understanding systems, but it encounters a challenging trade-off between speed and accuracy: multimodal methods leveraging both text and visual features achieve higher accuracy but suffer from significant latency, whereas unimodal methods relying solely on visual features offer faster processing speeds at the expense of accuracy. To address this dilemma, we introduce DocLayout-YOLO, a novel approach that enhances accuracy while maintaining speed advantages through document-specific optimizations in both pre-training and model design. For robust document pre-training, we introduce the Mesh-candidate BestFit algorithm, which frames document synthesis as a two-dimensional bin packing problem, generating the large-scale, diverse DocSynth-300K dataset. Pre-training on the resulting DocSynth-300K dataset significantly improves fine-tuning performance across various document types. In terms of model optimization, we propose a Global-to-Local Controllable Receptive Module that is capable of better handling multi-scale variations of document elements. Furthermore, to validate performance across different document types, we introduce a complex and challenging benchmark named DocStructBench. Extensive experiments on downstream datasets demonstrate that DocLayout-YOLO excels in both speed and accuracy. Code, data, and models are available at https://github.com/opendatalab/DocLayout-YOLO.
• Abstract（参考訳）: 文書レイアウト分析は、実世界の文書理解システムでは不可欠であるが、速度と精度のトレードオフに直面する: テキストと視覚的特徴の両方を活用するマルチモーダル手法は、高い精度を達成できるが、大きなレイテンシに悩まされる一方、視覚的特徴のみに依存するアンモダル手法は、精度を犠牲にして高速な処理速度を提供する。 このジレンマに対処するため, DocLayout-YOLOを導入し, 事前学習とモデル設計の両方において, 文書固有の最適化により, 速度の優位性を保ちながら精度を向上する手法を提案する。 頑健な文書事前学習のために、文書合成を2次元ビンパッキング問題としてフレーム化し、大規模で多様なDocSynth-300Kデータセットを生成するMesh-candidate BestFitアルゴリズムを導入する。 DocSynth-300Kデータセットの事前トレーニングにより、さまざまなドキュメントタイプにわたる微調整性能が大幅に向上する。 モデル最適化の観点からは、文書要素のマルチスケールなバリエーションをよりよく扱えるグローバル・ローカル・コントロール可能な受信モジュールを提案する。 さらに、さまざまなドキュメントタイプのパフォーマンスを検証するために、DocStructBenchという複雑で挑戦的なベンチマークを導入します。 下流データセットに関する大規模な実験は、DocLayout-YOLOが速度と精度の両方で優れていることを示している。 コード、データ、モデルはhttps://github.com/opendatalab/DocLayout-YOLO.comから入手できる。

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