Zobrazeno 1 - 10
of 100
pro vyhledávání: '"Page Object"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas, Vol 15, Iss 5, Pp 23-40 (2022)
Las pruebas manuales de software consumen mucho tiempo y recursos estando sujetas a errores humanos. Para solventar estos problemas existen las pruebas automatizadas. Para aplicar este tipo de prueba existen varias herramientas entre las que se encue
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d74a5b8cc5e740919402d29dddb51d3d
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 108046-108066 (2022)
Document image understanding is increasingly useful since the number of digital documents is increasing day-by-day and the need for automation is increasing. Object detection plays a significant role in detecting vital objects and layouts in document
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0b704549fd0a406c8f66ed27d95cf78b
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 65284-65299 (2022)
In recent decades, digital transformation has received growing attention worldwide, that has leveraged the explosion of digitized document data. In this paper, we address the problem of parsing publications, in particular, Vietnamese publications. Th
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/59c25ef296f14a938eb9fe0104c73ec8
Autor:
Felix M. Schmitt-Koopmann, Elaine M. Huang, Hans-Peter Hutter, Thilo Stadelmann, Alireza Darvishy
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 91588-91596 (2022)
One unsolved sub-task of document analysis is mathematical formula detection (MFD). Research by ourselves and others has shown that existing MFD datasets with inline and display formula labels are small and have insufficient labeling quality. There i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9d2b99a6fd6843369aa7f2aa9e7bebec
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 9, Pp 143448-143457 (2021)
Page object detection is crucial for document understanding. Different granularities for objects can result in different performances. In this study, block level region object detection is considered among the inherent hierarchical structure for docu
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c45e6edecbcf4eec832b0c1202a3f471
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sankalp Sinha, Khurram Azeem Hashmi, Alain Pagani, Marcus Liwicki, Didier Stricker, Muhammad Zeshan Afzal
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 12, Iss 20, p 10578 (2022)
In the age of deep learning, researchers have looked at domain adaptation under the pre-training and fine-tuning paradigm to leverage the gains in the natural image domain. These backbones and subsequent networks are designed for object detection in
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/be4f88fa8a5841518cdb3ef2e5e1e063
Autor:
Shivam Naik, Khurram Azeem Hashmi, Alain Pagani, Marcus Liwicki, Didier Stricker, Muhammad Zeshan Afzal
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 12, Iss 15, p 7486 (2022)
Page object detection in scanned document images is a complex task due to varying document layouts and diverse page objects. In the past, traditional methods such as Optical Character Recognition (OCR)-based techniques have been employed to extract t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/454cc49c35694bc0984b50e77af172ce