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D4LA
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DocLayout-YOLO 通过合成预训练推进实时文档布局分析
研究人员开发了 DocLayout-YOLO，一种专门用于文档布局分析的实时检测器。该新模型集成了使用 Mesh-candidate BestFit 算法生成的大规模合成预训练语料库 MeshLayout-1M，以提高对各种文档布局的适应性。此外，DocLayout-YOLO 还采用了页面轴布局注意力 (PALA) 来有效捕获页面轴上的长距离依赖关系。实验表明，DocLayout-YOLO 在多个基准测试中取得了最先进的性能，为文档布…
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新框架BBLP增强文档分析中的目标检测
研究人员开发了边界框标签传播（BBLP），一个旨在改进文档布局分析目标检测的新伪标签框架。该方法整合了视觉、文本和位置嵌入，为部分标注数据集上的标签传播创建联合嵌入。该框架旨在降低重新标注不断增长的数据集所带来的高昂成本和时间消耗。在D4LA数据集上的评估表明，BBLP能够实现高质量的边界框标注，仅用10%的已标注数据即可达到完全监督性能的81.6%。