履歴ドキュメントの自動分析で最も差し迫った問題の1つは、注釈付きのトレーニングデータの可用性です。本論文では、文書画像のセマンティックセグメンテーションのためのトレーニングデータを合成するための新しい

arxiv_reader のブックマーク 2021/07/15 11:51

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4705483326728928514/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.06777v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.06777v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2107.06777v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">スタイルでの合成：合成データを使用した歴史的文書のセマンティックセグメンテーション</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">履歴ドキュメントの自動分析で最も差し迫った問題の1つは、注釈付きのトレーニングデータの可用性です。本論文では、文書画像のセマンティックセグメンテーションのためのトレーニングデータを合成するための新しい</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210715#bookmark-4705483326728928514"><span class="datetime-body">2021/07/15 11:51</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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