Flowmind2Digital：首个全面的 Flowmind 识别与转换方法
计算机视觉与模式识别
2024-01-09 v1
摘要
流程图与思维导图统称为 Flowmind，在日常活动中至关重要，其手绘版本有助于实时协作。然而，为了高效处理，将其数字化的需求日益增长。自动化转换方法对于克服人工转换的挑战至关重要。现有的草图识别方法在实际应用中面临局限性，不仅局限于特定领域，且缺乏数字化转换步骤。本文引入了 Flowmind2digital 方法与 hdFlowmind 数据集以应对这些挑战。Flowmind2digital 利用神经网络与关键点检测，在我们的数据集上实现了 87.3% 的创纪录准确率，较先前方法提升了 11.9%。hdFlowmind 数据集包含跨 22 个场景的 1,776 个已标注 flowmind，优于现有数据集。此外，我们的实验强调了简单图形的重要性，使准确率提升了 9.3%。
引用
@article{arxiv.2401.03742,
title = {Flowmind2Digital: The First Comprehensive Flowmind Recognition and Conversion Approach},
author = {Huanyu Liu and Jianfeng Cai and Tingjia Zhang and Hongsheng Li and Siyuan Wang and Guangming Zhu and Syed Afaq Ali Shah and Mohammed Bennamoun and Liang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.03742},
year = {2024}
}