基于美学引导图像增强的文档版面分析
计算机视觉与模式识别
2021-11-30 v1
摘要
文档版面分析（DLA）在信息抽取与文档理解中起着重要作用。目前文档版面分析已取得里程碑式成就，然而非曼哈顿布局的文档版面分析仍具挑战性。本文提出一种图像层建模方法来应对该挑战。为评估所提图像层建模方法，我们构建了一个名为FPD的人工标注非曼哈顿布局细粒度分割数据集。据我们所知，FPD是首个人工标注的非曼哈顿布局细粒度分割数据集。为有效提取文档的细粒度特征，我们提出了一种名为L-E^3Net的边缘嵌入网络。实验结果证明，我们所提的图像层建模方法能更好地处理非曼哈顿布局的细粒度分割文档。
引用
@article{arxiv.2111.13809,
title = {Document Layout Analysis with Aesthetic-Guided Image Augmentation},
author = {Tianlong Ma and Xingjiao Wu and Xin Li and Xiangcheng Du and Zhao Zhou and Liang Xue and Cheng Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.13809},
year = {2021}
}