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#16
summarized by : Atsuki Osanai
どんな論文か？
Layout Analysis(タイトル，パラグラフなどのセグメンテーション)の従来手法では，テキスト検出とそのグルーピングが別々に扱われていた．本研究ではそれらを統合しEnd-to-Endで学習する方法を提案．MaX-DeepLabを用いたテキストのインスタンスセグメンテーション→インスタンスベースのAffinity Matrixを用いたグルーピングを行う．
新規性
・ワード，ライン，パラグラフのように階層的なアノテーションを施したHier Datasetを構築
・テキスト検出とそのグルーピングをEnd to Endで行うモデルの提案
結果
・Layout analysisのベンチマークにおいて，GCNやインスタンスセグメンテーションの手法を上回る精度を達成
- Hier datasetで学習したテキスト検出モデルは，ベンチマークdatasetでfine-tuneせずともSOTAに匹敵する精度を実現
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/google-research-datasets/hiertext
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