LineFormer：将折线图数据提取重新视为实例分割
计算机视觉与模式识别
2023-05-04 v1 人工智能
摘要
从折线图图像中提取数据是自动化文档理解流程的重要组成部分，因为折线图是一种普遍的数据可视化格式。然而，多线图中大量的视觉与结构变化使其对自动化解析尤为具有挑战性。现有工作对这些变化并不都具有鲁棒性，要么采用全图表统一方法，要么依赖图例等辅助信息进行线条数据提取。在本工作中，我们提出 LineFormer，一种利用实例分割进行线条数据提取的鲁棒方法。我们在多个基准合成与真实图表数据集上取得了最先进的性能。我们的实现可在 https://github.com/TheJaeLal/LineFormer 获取。
关键词
引用
@article{arxiv.2305.01837,
title = {LineFormer: Rethinking Line Chart Data Extraction as Instance Segmentation},
author = {Jay Lal and Aditya Mitkari and Mahesh Bhosale and David Doermann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.01837},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ICDAR 2023