基于图的深度生成模型用于文档版式生成
计算机视觉与模式识别
2021-07-12 v1 机器学习
摘要
任何深度学习方法的主要前提之一是具备大规模训练数据。在处理真实场景中的扫描文档图像时,其内容的主要信息存储于版式本身。本工作中,我们提出了一种利用图神经网络(GNNs)的自动化深度生成模型,以生成具有高度可变且合理文档版式的合成数据,可用于训练文档理解系统,在此情形下特别用于数字邮件室应用。它也是首个基于图的文档版式生成方法,在行政文档图像(此处为发票)上进行了实验。
引用
@article{arxiv.2107.04357,
title = {Graph-based Deep Generative Modelling for Document Layout Generation},
author = {Sanket Biswas and Pau Riba and Josep Lladós and Umapada Pal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.04357},
year = {2021}
}
备注
Accepted by ICDAR Workshops-GLESDO 2021