Bounding Box Identifikation für Seitensegmentierung und OCR

Region Proposal Networks (RPNs), auch bekannt als Bounding Box KI Modelle, werden in der Dokumenten-KI immer wichtiger, da sie die Effizienz und Genauigkeit der Informationsextraktion erheblich verbessern.

In diesem Blog-Beitrag gehen wir der Frage nach, warum Bounding-Box-KI-Modelle für Document AI unverzichtbar sind, stellen fünf aktuelle Forschungsarbeiten vor und demonstrieren die Möglichkeiten des Konfuzio SDK für die Extraktion von Daten und Bounding-Boxen zum Trainieren Ihrer Modelle.

Was sind Bounding Boxes?

Bounding-Boxen sind imaginäre Rechtecke, die in der Bildverarbeitung für Objekterkennung und Kollisionserkennung verwendet werden. Datenannotatoren zeichnen diese Rechtecke um Schlüsselobjekte in Bildern und definieren die X- und Y-Koordinaten, um maschinellen Lernalgorithmen bei der effizienten Suche nach Kollisionspfaden zu helfen. Für bessere Vorhersageraten werden mehrere Bounding-Boxen und Methoden zur Datenanreicherung zusammen verwendet.

Wichtige Parameter, die eine Bounding-Box definieren, sind die Klasse (Objekttyp), (X0, Y0) und (X1, Y1) für die obere linke und untere rechte Ecke, (X1, Y1) für das Zentrum, Breite, Höhe und das Vertrauen (Wahrscheinlichkeit des Objekts innerhalb der Box). Zwei Hauptkonventionen werden verwendet, um eine Bounding-Box anzugeben: X- und Y-Koordinaten der oberen linken und unteren rechten Punkte oder X- und Y-Koordinaten des Zentrums zusammen mit Breite und Höhe. Bounding-Boxen sind effiziente und kostengünstige Bildannotationsverfahren.

Auswirkungen von Bounding Boxen auf Document AI

Die KI von Dokumenten umfasst verschiedene Aufgaben wie OCR, Textextraktion und Informationsklassifizierung, so dass Bounding-Box-KI-Modelle ein wesentlicher Bestandteil des Prozesses sind. Bounding Boxes bieten mehrere Vorteile:

1. Genaue Textlokalisierung: Bounding Boxes ermöglichen die präzise Lokalisierung von Textelementen innerhalb eines Dokuments, was für die korrekte Extraktion und Klassifizierung entscheidend ist.
2. Komplexe Layout-Verarbeitung: Dokumente weisen oft komplizierte Layouts mit mehreren Spalten, Tabellen und Bildern auf. Bounding Box KI Modelle segmentieren diese Elemente effektiv und ermöglichen eine genauere Datenextraktion.
3. Verbesserte OCR-Leistung: Bounding-Box-KI-Modelle verbessern die OCR-Leistung, indem sie sich auf bestimmte Bereiche von Interesse konzentrieren, die Zahl der falsch-positiven Ergebnisse verringern und die Erkennungsgenauigkeit erhöhen.
4. Verbesserte Datenextraktion: Bounding-Box-KI-Modelle erleichtern die Extraktion relevanter Daten aus Dokumenten durch die Identifizierung und Segmentierung bestimmter Textelemente wie Namen, Daten und Adressen.
5. Skalierbarkeit: Da Bounding-Box-KI-Modelle auf Deep-Learning-Techniken beruhen, können sie mit minimalen manuellen Eingriffen an neue und unterschiedliche Dokumenttypen angepasst werden, was sie für groß angelegte Document AI-Anwendungen hoch skalierbar macht.

Anmerkungsdatensätze für Modelle des maschinellen Lernens

Datensätze mit Anmerkungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen, insbesondere für bildbasierte Aufgaben. Durch die Bereitstellung kommentierter Bilder mit Begrenzungsrahmen (Bounding Boxes), die Objekte von Interesse umgeben, können Entwickler umfassende Datensätze erstellen, mit deren Hilfe Modelle Muster und Assoziationen zwischen Objektklassen und Merkmalen erkennen können. Diese Datensätze bilden die Grundlage für das Training verschiedener Deep-Learning-Modelle, einschließlich neuronaler Netze für die Objekterkennung und -klassifizierung.

Neuronale Netze und Computer Vision Anwendungen

Neuronale Netze, insbesondere Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs), haben die Computer-Vision-Anwendungen revolutioniert. Ziel dieser Anwendungen ist es, Maschinen beizubringen, visuelle Informationen aus der Welt zu interpretieren und zu verstehen. Durch das automatische Lernen von Merkmalen und Mustern aus Bildern machen diese Modelle die manuelle Erstellung von Merkmalen überflüssig. Indem sie während des Trainingsprozesses mit Anmerkungen versehene Bounding Boxes nutzen, können neuronale Netze effizient lernen, Objekte in Bildern zu lokalisieren und zu identifizieren, was zu bedeutenden Fortschritten in der Document AI und anderen Bereichen der Computer Vision führt.

Bounding Boxes in Objekterkennungsmodelle einbeziehen

Die Integration von Bounding Boxes in Objekterkennungsmodelle wie YOLO, SSD und Faster R-CNN ist für deren Training unerlässlich. Diese Modelle verwenden kommentierte Datensätze, die Bounding Boxes enthalten, um zu lernen, wie man Objektpositionen und -klassen in Bildern vorhersagt. Während des Trainingsprozesses nutzen die Objekterkennungsmodelle diese Anmerkungen, um ihre Parameter zu optimieren, was zu einer verbesserten Vorhersagegenauigkeit führt. Einmal trainiert, können diese Modelle Bounding Boxes um Objekte in neuen, ungesehenen Bildern generieren und ermöglichen so eine effiziente und präzise Informationsextraktion in verschiedenen Anwendungen, einschließlich Document AI.

Bild- und Dokumentendatensätze

Bild-Datensätze

Zahlreiche Bild- und Dokumentendatensätze können für das Training von neuronalen Bildverarbeitungsmodellen verwendet werden, darunter:

1. COCO (Common Objects in Context): Ein weit verbreiteter Datensatz, der 330.000 Bilder mit Annotationen für 80 Objektklassen enthält und sich auf Objekterkennung, Segmentierung und Beschriftungsaufgaben konzentriert.
2. Pascal VOC: Ein beliebter Datensatz für die Objekterkennung und -segmentierung, der 11.530 Bilder mit Anmerkungen für 20 Objektklassen umfasst.
3. Offene Bilder: Ein umfangreicher Datensatz mit 9 Millionen Bildern und Anmerkungen für über 600 Objektklassen, der sich für Aufgaben der Objekterkennung, Segmentierung und Erkennung visueller Beziehungen eignet.
4. ADE20K: Ein Datensatz für Scene Parsing, der 20.210 Bilder mit Annotationen für 150 Objektklassen enthält, die für semantische Segmentierungsaufgaben nützlich sind.

Dokument-Datensätze

1. RVL-CDIP (Ryerson Vision Lab Complex Document Information Processing): Ein Datensatz mit 400.000 Graustufen-Dokumentenbildern mit Annotationen für 16 Dokumentenkategorien, geeignet für Dokumentenklassifizierungsaufgaben.
2. ICDAR (International Conference on Document Analysis and Recognition): Eine Reihe von Datensätzen, die in Verbindung mit der ICDAR-Konferenz veröffentlicht werden und sich auf Aufgaben wie Texterkennung, Erkennung und Segmentierung in Dokumentenbildern konzentrieren.
3. PubLayNet: Ein umfangreicher Datensatz mit über 360.000 Dokumentenbildern und Anmerkungen für fünf gängige Layout-Elemente (Text, Titel, Liste, Tabelle und Abbildung), der für die Analyse und Segmentierung von Dokumentenlayouts entwickelt wurde.
4. FUNSD (Form Understanding in Noisy Scanned Documents): Ein Datensatz mit 199 gescannten Formularen mit Anmerkungen für Formularverständnisaufgaben, einschließlich Texterkennung, Extraktion von Schlüssel-Wert-Paaren und Segmentierung von Formularfeldern.
5. DocBank: Ein umfangreicher Datensatz mit 500.000 Dokumentenbildern mit Anmerkungen zu 13 Kategorien und feinkörnigen Informationen auf Token-Ebene, der für die Analyse des Dokumentenlayouts und die Informationsextraktion entwickelt wurde.

These datasets cover various aspects of image and document processing, providing a solid foundation for training neural vision models in diverse computer vision and Document AI tasks.

Forschungspapiere zu Bounding Box KI Modellen

1. „EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection“ von Mingxing Tan, Ruoming Pang und Quoc V. Le.
2. „Cascade R-CNN: High-Quality Object Detection and Instance Segmentation“ von Zhaowei Cai und Nuno Vasconcelos.
3. „YOLOv4: Optimale Geschwindigkeit und Genauigkeit der Objekterkennung“ von Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang und Hong-Yuan Mark Liao.
4. „FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection“ von Zhi Tian, Chunhua Shen, und Hao Chen.
5. „DETR: End-to-End Object Detection with Transformers“ von Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov und Sergey Zagoruyko.

Konfuzio SDK – Datenabruf und Bounding Box Training

Das Konfuzio SDK bietet eine umfassende Lösung zum Abrufen von Daten und Bounding Boxes aus Dokumenten, mit der Sie Ihre Modelle effektiv trainieren können. Zu den wichtigsten Funktionen des Konfuzio SDK gehören:

1. Datenextraktion: Mit dem SDK können Sie Text, Bilder, Tabellen und andere Elemente aus Dokumenten mit hoher Genauigkeit extrahieren.
2. Erzeugung von Bounding Boxes: Sie ermöglicht die Erstellung präziser Bounding Boxes um Textelemente und erleichtert so die präzise Datenextraktion und -klassifizierung.
3. Benutzerdefiniertes Modelltraining: Das SDK unterstützt das Training benutzerdefinierter Modelle unter Verwendung Ihrer gelabelten Daten und gewährleistet so eine bessere Leistung und Anpassungsfähigkeit an Ihren spezifischen Anwendungsfall.
4. Integration mit gängigen Frameworks: Das Konfuzio SDK lässt sich nahtlos in gängige Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch integrieren, so dass Sie die neuesten Forschungsergebnisse und Techniken nutzen können.
5. Kontinuierliche Verbesserung: Das SDK ermöglicht die kontinuierliche Verbesserung Ihrer Modelle durch aktives Lernen und stellt so sicher, dass Ihr KI-System für Dokumente immer auf dem neuesten Stand bleibt und den sich ändernden Anforderungen gerecht wird.

Herausforderungen und Zukunftsaussichten bei der Bounding Box-Vorhersage

Bounding-Box-KI-Modelle haben den Bereich der KI für Dokumente durch die Bereitstellung genauer und effizienter Seitensegmentierungsfunktionen verändert. Die neuesten Forschungsarbeiten zeigen die kontinuierlichen Fortschritte in diesem Bereich.

Trotz erheblicher Fortschritte bei der Vorhersage von Bounding-Boxen und ihren Anwendungen in der KI für Dokumente gibt es immer noch Herausforderungen. Eine dieser Herausforderungen ist die genaue Vorhersage von Bounding Boxes für stark unübersichtliche oder sich überlappende Objekte. Außerdem hängt die Leistung von Objekterkennungsmodellen stark von der Qualität und Quantität der kommentierten Datensätze ab.

Da der Bedarf an präziseren und effizienteren KI-Systemen für Dokumente zunimmt, wird sich die künftige Forschung wahrscheinlich auf die Bewältigung dieser Herausforderungen konzentrieren, indem innovative Techniken für eine verbesserte Bounding-Box-Vorhersage entwickelt werden, unüberwachtes oder halbüberwachtes Lernen eingesetzt wird und vielfältigere und umfangreichere Datensätze für Trainingszwecke erstellt werden.

Neue Techniken, wie z. B. „few-shot learning“ und „transfer learning“, sind vielversprechend, um die Abhängigkeit von großen annotierten Datensätzen zu verringern oder kontinuierlich von menschlichem Feedback zu lernen, siehe unser Beitrag Human-in-the-Loop. Diese Ansätze können dazu beitragen, die Belastung durch manuelle Annotationen zu verringern, und ermöglichen es den Modellen, besser über verschiedene Dokumenttypen und Layouts hinweg zu generalisieren.

Darüber hinaus kann die Integration von Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit Bounding-Box-KI-Modellen dazu beitragen, das Verständnis von Kontext und Semantik in Dokumenten zu verbessern. Diese Synergie kann zu einer intelligenteren Informationsextraktion und Klassifizierung führen, so dass Document AI-Systeme komplexe Dokumente besser verstehen und verarbeiten können.

Ein weiterer Forschungsbereich, der voraussichtlich zur Weiterentwicklung von Bounding-Box-KI-Modellen beitragen wird, ist die Weiterentwicklung von Hardware- und Software-Optimierungstechniken. Da Deep-Learning-Modelle immer komplexer und rechenintensiver werden, wird die Verbesserung der Effizienz von Bounding-Box-Prädiktoren entscheidend sein. Innovationen bei der Hardware, wie z. B. Grafikprozessoren und spezialisierte KI-Chips, werden zusammen mit Software-Optimierungen und algorithmischen Fortschritten eine wichtige Rolle für den kontinuierlichen Fortschritt von Document AI spielen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zukunft der Dokumenten-KI vielversprechend erscheint, da Forscher und Entwickler die Grenzen dessen, was mit Bounding-Box-KI-Modellen und verwandten Techniken möglich ist, weiter ausreizen. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien können wir noch genauere, effizientere und anpassungsfähigere KI-Systeme für Dokumente erwarten, die in der Lage sind, eine breite Palette von Aufgaben und Herausforderungen in verschiedenen Branchen und Bereichen zu bewältigen.