Abstract-Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) har nyligen framgångsrikt tillämpats på en mängd olika visioner och multimedia uppgifter, vilket driver utvecklingen av nya lösningar inom flera tillämpningsområden. Dokumentanalys är ett särskilt lovande område för DCNN: faktiskt har antalet tillgängliga digitala dokument nått aldrig tidigare skådade nivåer, och människor kan inte längre upptäcka och hämta all information som finns i dessa dokument utan hjälp av automatisering. Enligt detta scenario erbjuder DCNN en genomförbar lösning för att automatisera processen för informationsutvinning från digitala dokument. Inom området för informationsutdrag från dokument, är det särskilt nödvändigt att upptäcka tabeller och diagram eftersom de innehåller en visuell sammanfattning av den mest värdefulla informationen i ett dokument. För en fullständig automatisering av visuell information utvinningsprocessen från tabeller och diagram, är det nödvändigt att utveckla tekniker som lokaliserar dem och identifiera exakt deras gränser. I detta dokument strävar vi efter att lösa detektionsuppgiften för tabell/diagram genom ett tillvägagångssätt som kombinerar djupa konvolutionella neurala nätverk, grafiska modeller och saltbegrepp. I synnerhet föreslår vi en Saliency-baserade fullt-konvolutionella neurala nätverk som utför flerskaliga resonemang om visuella signaler följt av en fullt ansluten villkorlig slumpmässig fält (CRF) för lokalisering tabeller och diagram i digitala/digitaliserade dokument. Prestandaanalys som genomförts på en utökad version av ICDAR 2013 (med kommenterade diagram samt tabeller) visar att vårt tillvägagångssätt ger lovande resultat och överträffar befintliga modeller.
Efter detta kombinerade REF djupa konvolutionella neurala nätverk, grafiska modeller och saliency koncept för lokalisering tabeller och diagram i dokument.
A Saliency-based Convolutional Neural Network for Table and Chart Detection in Digitized Documents
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}