抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文は,歴史的文書分類に関するICDAR 2021競争のために,Brno大学で準備されたシステム,その設計につながる実験,および主要な発見について述べた。解決されたタスクは,スクリプトとフォント分類,文書起源局在化,および年代測定を含む。パッチレベルとラインレベルアプローチを組み合わせて,ラインレベルシステムは既存の公的に利用可能なページレイアウト解析エンジンを利用する。両システムにおいて,ニューラルネットワークはページレベル決定に結合された局所予測を提供し,両システムの結果を線形または対数線形補間を用いて融合した。複数の可能なラベルが提供される弱教師つき分類問題に適した損失関数を提案し,著者らは,年代測定タスクにおける区間回帰に適した損失関数を提案した。ラインレベルシステムは,スクリプトとフォント分類および年代測定タスクにおける結果を著しく改善する。フルシステムは,フォント,スクリプト,および位置分類タスクにおいて,それぞれ98.48%,88.84%,および79.69%の精度を達成した。年代測定作業において,このシステムは21.91年の平均絶対誤差を達成した。このシステムは,すべてのタスクにおいて最良の結果を達成し,競争の全体的な勝者になった。【JST・京大機械翻訳】