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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 61 - 70 (10page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.6.61
이용수
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표 검출은 문서 분석을 위하여 필수적이지만, 표의 종류와 형태가 다양하기 때문에 자동으로 검출하는 것은 매우 어렵다. 최근 대량의 표 데이터 구축과 딥러닝 기법을 통해 표 검출 성능이 크게 향상되었지만, 그래프나 그림을 표로 잘못 인식하는 문제는 여전히 남아있다. 이러한 표 오검출 문제가 발생하는 이유는 모델이 추출한 표 영역의 특징 벡터에 다른 객체의 특징벡터가 일부 포함되기 때문이며, 본 논문에서는 이와 같은 공통적인 특징 벡터를 제거하기 위해 손실 보상 기반의 학습 기법을 수행한다. 적절한 손실 값을 추가하기 위해 표 영역과 배경 영역을 도메인으로 정의하고 두 도메인을 분류하는 손실 보상모듈을 제안하며, 해당 모듈을 Faster R-CNN에 추가하여 표 영역이 가지는 고유한 특징을 추출할 수 있도록 개발하였다. 실험을 통해 제안하는 방식이 별도의 학습 데이터 추가 없이 표 오검출율을 크게 낮출 수 있음을 증명하였고, 그 결과 Faster R-CNN과 비교하여 향상된 표 검출 성능을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
M. Li et al., “TableBank: Table Benchmark for Image-based Table Detection and Recognition,” Proc. of the 12th Conference on Language Resources and Evaluation, pp. 1918-1925, 2020.
S. Ren et al., “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 6, pp. 1137-1149, Jun, 2017.
J. Pang et al., “Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection,” Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 821-830, 2019.
A. Kendall et al., “Multi-Task Learning using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics,” Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.7482-7491, 2018.
K. Itonori, “Table Structure Recognition based on Textblock Arrangement and Ruled Line Position,” Proc. of the 2nd International Conference on Document Analysis and Recognition, pp. 765-768, 1993.
S. Ren et al., “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 6, pp. 1137-1149, Jun, 2017.
J. Pang et al., “Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection,” Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 821-830, 2019.
A. Kendall et al., “Multi-Task Learning using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics,” Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.7482-7491, 2018.
K. Itonori, “Table Structure Recognition based on Textblock Arrangement and Ruled Line Position,” Proc. of the 2nd International Conference on Document Analysis and Recognition, pp. 765-768, 1993.
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