論文の概要: Diachronic Document Dataset for Semantic Layout Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10068v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 09:33:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:17.641475
• Title: Diachronic Document Dataset for Semantic Layout Analysis
• Title（参考訳）: 意味的レイアウト解析のためのダイアクロニック文書データセット
• Authors: Thibault Clérice, Juliette Janes, Hugo Scheithauer, Sarah Bénière, Florian Cafiero, Laurent Romary, Simon Gabay, Benoît Sagot,
• Abstract要約: このデータセットは、デジタル化されたデジタル・デジタル・マテリアルの大きな時間範囲(1600-2024)にまたがる7,254ページの注釈付きページを含む。 異なる時代やジャンルのコンテンツを取り入れることで、様々なレイアウトの複雑さと文書構造の歴史的変化に対処する。 本データセットを用いてオブジェクト検出モデルの評価を行い,入力サイズとサブセットベーストレーニングの影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.145289299764991
• License:
• Abstract: We present a novel, open-access dataset designed for semantic layout analysis, built to support document recreation workflows through mapping with the Text Encoding Initiative (TEI) standard. This dataset includes 7,254 annotated pages spanning a large temporal range (1600-2024) of digitised and born-digital materials across diverse document types (magazines, papers from sciences and humanities, PhD theses, monographs, plays, administrative reports, etc.) sorted into modular subsets. By incorporating content from different periods and genres, it addresses varying layout complexities and historical changes in document structure. The modular design allows domain-specific configurations. We evaluate object detection models on this dataset, examining the impact of input size and subset-based training. Results show that a 1280-pixel input size for YOLO is optimal and that training on subsets generally benefits from incorporating them into a generic model rather than fine-tuning pre-trained weights.
• Abstract（参考訳）: テキストエンコーディングイニシアチブ(TEI)標準のマッピングを通じて文書レクリエーションワークフローをサポートするために構築されたセマンティックレイアウト解析のための新しいオープンアクセスデータセットを提案する。 このデータセットは、多種多様な文書タイプ(マガジン、科学と人文科学の論文、博士論文、モノグラフ、戯曲、行政報告など)にまたがる、大きな時間的範囲(1600年〜2024年)にまたがる7,254ページの注釈付きページを含む。 異なる時代やジャンルのコンテンツを取り入れることで、様々なレイアウトの複雑さと文書構造の歴史的変化に対処する。 モジュール設計はドメイン固有の設定を可能にする。 本データセットを用いてオブジェクト検出モデルの評価を行い,入力サイズとサブセットベーストレーニングの影響について検討した。 その結果、YOLOの1280ピクセルの入力サイズは最適であり、未学習重量を微調整するのではなく、一般的なモデルに組み込むことで、サブセットでのトレーニングが有効であることが示唆された。

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