基于实例分割的手写电路图图像图提取
计算机视觉与模式识别
2023-01-19 v2
摘要
来自教学场景或历史资料的手写电路图通常存在于模拟介质上。为自动推导其功能原理或缺陷，需将其数字化，提取其电气图。近来，促进该过程的自动化流水线基础技术已从计算机视觉转向机器学习。本文描述了一种通过实例分割与关键点提取来提取电气元件（包括其端子和描述性文本）及其互连（包括连接点和导线跨越）的方法。因此，所得的图提取过程由模型推理与平凡几何关键点匹配的简易两步流程构成。数据集本身、其准备、模型训练与后处理均被描述并公开可用。
引用
@article{arxiv.2301.03155,
title = {Instance Segmentation Based Graph Extraction for Handwritten Circuit Diagram Images},
author = {Johannes Bayer and Amit Kumar Roy and Andreas Dengel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.03155},
year = {2023}
}
备注
As submitted to ICPRAM23