Vi försöker ta itu med problemet med dokumentlayout förståelse med hjälp av en enkel algoritm som generaliserar över flera domäner medan utbildning på bara några exempel per domän. Vi närmar oss detta problem via övervakad metod för objektdetektering och föreslår en metod för att övervinna kravet på stora datamängder. Vi använder begreppet överföringsinlärning genom att förskola vår objektdetektor på en enkel artificiell (källa) datauppsättning och finjustera den på en liten domänspecifik (mål) datauppsättning. Vi visar att denna metod fungerar för flera domäner med utbildningsprover så mindre som 10 dokument. Vi demonstrerar effekten av varje del av metoden i slutresultatet och visar denna metods överlägsenhet framför enkla objektdetektorer.
Singh och Al. REF använder metoder för att upptäcka objekt för att förstå dokumentlayout.
Multidomain Document Layout Understanding using Few Shot Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}