布局分析（LA）阶段对光学音乐识别（OMR）系统的正确性能至关重要。它标识了感兴趣的区域，例如Staves或歌词，然后必须处理，以便转录它们的内容。尽管存在基于深度学习的现代方法，但在不同模型的精度，它们对不同领域的概括或更重要的是，它们尚未开展对OMR的详尽研究，或者更重要的是，它们对后续阶段的影响管道。这项工作侧重于通过对不同神经结构，音乐文档类型和评估方案的实验研究填补文献中的这种差距。培训数据的需求也导致了一种新的半合成数据生成技术的提议，这使得LA方法在真实情况下能够有效适用性。我们的结果表明：（i）该模型的选择及其性能对于整个转录过程至关重要; （ii）（ii）常用于评估LA阶段的指标并不总是与OMR系统的最终性能相关，并且（iii）所提出的数据生成技术使最先进的结果能够以有限的限制实现标记数据集。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 2nd International Workshop on Reading Music Systems, held in Delft on the 2nd of November 2019.

Furigana是日语写作中使用的发音笔记。能够检测到这些可以帮助提高光学特征识别（OCR）性能，或通过正确显示Furigana来制作日本书面媒体的更准确的数字副本。该项目的重点是在日本书籍和漫画中检测Furigana。尽管已经研究了日本文本的检测，但目前尚无提议检测Furigana的方法。我们构建了一个包含日本书面媒体和Furigana注释的新数据集。我们建议对此类数据的评估度量，该度量与对象检测中使用的评估协议类似，除非它允许对象组通过一个注释标记。我们提出了一种基于数学形态和连接组件分析的Furigana检测方法。我们评估数据集的检测，并比较文本提取的不同方法。我们还分别评估了不同类型的图像，例如书籍和漫画，并讨论每种图像的挑战。所提出的方法在数据集上达到76 \％的F1得分。该方法在常规书籍上表现良好，但在漫画和不规则格式的书籍上的表现较少。最后，我们证明所提出的方法可以在漫画109数据集上提高OCR的性能5 \％。源代码可通过\ texttt {\ url {https://github.com/nikolajkb/furiganadetection}}}

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

遵循机器视觉系统在线自动化质量控制和检查过程的成功之后，这项工作中为两个不同的特定应用提供了一种对象识别解决方案，即，在医院准备在医院进行消毒的手术工具箱中检测质量控制项目，以及检测血管船体中的缺陷，以防止潜在的结构故障。该解决方案有两个阶段。首先，基于单镜头多伯克斯检测器（SSD）的特征金字塔体系结构用于改善检测性能，并采用基于地面真实的统计分析来选择一系列默认框的参数。其次，利用轻量级神经网络使用回归方法来实现定向检测结果。该方法的第一阶段能够检测两种情况下考虑的小目标。在第二阶段，尽管很简单，但在保持较高的运行效率的同时，检测细长目标是有效的。

工业X射线分析在需要保证某些零件的结构完整性的航空航天，汽车或核行业中很常见。但是，射线照相图像的解释有时很困难，可能导致两名专家在缺陷分类上不同意。本文介绍的自动缺陷识别（ADR）系统将减少分析时间，还将有助于减少对缺陷的主观解释，同时提高人类检查员的可靠性。我们的卷积神经网络（CNN）模型达到94.2 \％准确性（MAP@iou = 50 \％），当应用于汽车铝铸件数据集（GDXRAR）时，它被认为与预期的人类性能相似，超过了当前状态该数据集的艺术。在工业环境上，其推理时间少于每个DICOM图像，因此可以安装在生产设施上，不会影响交付时间。此外，还进行了对主要高参数的消融研究，以优化从75 \％映射的初始基线结果最高94.2 \％map的模型准确性。

本文介绍了用于文档图像分析的图像数据集的系统文献综述，重点是历史文档，例如手写手稿和早期印刷品。寻找适当的数据集进行历史文档分析是促进使用不同机器学习算法进行研究的关键先决条件。但是，由于实际数据非常多（例如，脚本，任务，日期，支持系统和劣化量），数据和标签表示的不同格式以及不同的评估过程和基准，因此找到适当的数据集是一项艰巨的任务。这项工作填补了这一空白，并在现有数据集中介绍了元研究。经过系统的选择过程（根据PRISMA指南），我们选择了56项根据不同因素选择的研究，例如出版年份，文章中实施的方法数量，所选算法的可靠性，数据集大小和期刊的可靠性出口。我们通过将其分配给三个预定义的任务之一来总结每个研究：文档分类，布局结构或语义分析。我们为每个数据集提供统计，文档类型，语言，任务，输入视觉方面和地面真实信息。此外，我们还提供了这些论文或最近竞争的基准任务和结果。我们进一步讨论了该领域的差距和挑战。我们倡导将转换工具提供到通用格式（例如，用于计算机视觉任务的可可格式），并始终提供一组评估指标，而不仅仅是一种评估指标，以使整个研究的结果可比性。

基础设施检查是一个非常昂贵的任务，需要技术人员访问远程或难以到达的地方。这是电力传动塔的情况，这些塔稀疏地定位，需要培训的工人爬上它们以寻找损坏。最近，在行业中使用无人机或直升机进行遥控录音，使技术人员进行这种危险的任务。然而，这留下了分析大量图像的问题，这具有很大的自动化潜力。由于几个原因，这是一个具有挑战性的任务。首先，缺乏可自由的培训数据和难以收集它的问题。另外，构成损坏的界限是模糊的，在数据​​标记中引入了一定程度的主观性。图像中的不平衡类分布也在增加任务的难度方面发挥作用。本文解决了传输塔中结构损伤检测的问题，解决了这些问题。我们的主要贡献是在远程获取的无人机图像上开发损坏检测，应用技术来克服数据稀缺和歧义的问题，以及评估这种方法解决这个特殊问题的方法的可行性。

无约束的手写文本识别是一项具有挑战性的计算机视觉任务。传统上，它是通过两步方法来处理的，结合了线细分，然后是文本线识别。我们第一次为手写文档识别任务提出了无端到端的无分段体系结构：文档注意网络。除文本识别外，该模型还接受了使用类似XML的方式使用开始和结束标签标记文本零件的训练。该模型由用于特征提取的FCN编码器和用于复发令牌预测过程的变压器解码器层组成。它将整个文本文档作为输入和顺序输出字符以及逻辑布局令牌。与现有基于分割的方法相反，该模型是在不使用任何分割标签的情况下进行训练的。我们在页面级别的Read 2016数据集以及CER分别为3.43％和3.70％的双页级别上获得了竞争成果。我们还为Rimes 2009数据集提供了页面级别的结果，达到CER的4.54％。我们在https://github.com/factodeeplearning/dan上提供所有源代码和预训练的模型权重。

档案馆，文本学者和历史学家经常生产历史文件的数字版本。使用MARKUP方案（如文本编码计划和EPIDoC）的标记方案，这些数字版本通常会记录文档的语义区域（如票据和数字）和物理特征（例如页面和换行符）以及转录其文本内容。我们描述了利用这种语义标记的方法，作为培训和评估布局分析模型的远程监督。在实验中，在Deutsches TextArchiv（DTA）的半百万页上有几百万页的模型架构中，我们发现这些区域级评估方法具有像素级和单词级度量的高相关。我们讨论了提高自我培训准确性的可能性，以及在DTA上培训的模型培训的能力概括到其他历史印刷书籍。

每年，AEDESAEGYPTI蚊子都感染了数百万人，如登录，ZIKA，Chikungunya和城市黄热病等疾病。战斗这些疾病的主要形式是通过寻找和消除潜在的蚊虫养殖场来避免蚊子繁殖。在这项工作中，我们介绍了一个全面的空中视频数据集，获得了无人驾驶飞行器，含有可能的蚊帐。使用识别所有感兴趣对象的边界框手动注释视频数据集的所有帧。该数据集被用于开发基于深度卷积网络的这些对象的自动检测系统。我们提出了通过在可以注册检测到的对象的时空检测管道的对象检测流水线中的融合来利用视频中包含的时间信息，这些时间是可以注册检测到的对象的，最大限度地减少最伪正和假阴性的出现。此外，我们通过实验表明使用视频比仅使用框架对马赛克组成马赛克更有利。使用Reset-50-FPN作为骨干，我们可以分别实现0.65和0.77的F $ _1 $ -70分别对“轮胎”和“水箱”的对象级别检测，说明了正确定位潜在蚊子的系统能力育种对象。

空中无人机镜头的视觉检查是当今土地搜索和救援（SAR）运营的一个组成部分。由于此检查是对人类的缓慢而繁琐，令人疑惑的工作，我们提出了一种新颖的深入学习算法来自动化该航空人员检测（APD）任务。我们试验模型架构选择，在线数据增强，转移学习，图像平铺和其他几种技术，以提高我们方法的测试性能。我们将新型航空检验视网膜（空气）算法呈现为这些贡献的结合。空中探测器在精度（〜21个百分点增加）和速度方面，在常用的SAR测试数据上表现出最先进的性能。此外，我们为SAR任务中的APD问题提供了新的正式定义。也就是说，我们提出了一种新的评估方案，在现实世界SAR本地化要求方面排名探测器。最后，我们提出了一种用于稳健的新型后处理方法，近似对象定位：重叠边界框（MOB）算法的合并。在空中检测器中使用的最终处理阶段在真实的空中SAR任务面前显着提高了其性能和可用性。

The PASCAL Visual Object Classes (VOC) challenge is a benchmark in visual object category recognition and detection, providing the vision and machine learning communities with a standard dataset of images and annotation, and standard evaluation procedures. Organised annually from 2005 to present, the challenge and its associated dataset has become accepted as the benchmark for object detection.This paper describes the dataset and evaluation procedure. We review the state-of-the-art in evaluated methods for both classification and detection, analyse whether the methods are statistically different, what they are learning from the images (e.g. the object or its context), and what the methods find easy or confuse. The paper concludes with lessons learnt in the three year history of the challenge, and proposes directions for future improvement and extension.

深度神经网络变得越来越强大，大大，并且始终需要培训更多标记的数据。但是，由于注释数据是耗时的，因此现在有必要开发在学习有限数据时显示出良好性能的系统。必须正确选择这些数据以获得仍然有效的模型。为此，系统必须能够确定应注释哪些数据以获得最佳结果。在本文中，我们提出了四个估计器来估计对象检测预测的信心。前两个基于蒙特卡洛辍学，第三个基于描述性统计，最后一个是检测器后验概率。在主动学习框架中，与随机选择图像相比，三个第一估计器在检测文档物理页面和文本线的性能方面有显着改善。我们还表明，基于描述性统计的提议估计器可以替代MC辍学，从而降低了计算成本而不会损害性能。

无约束的手写文本识别仍然具有挑战性的计算机视觉系统。段落识别传统上由两个模型实现：第一个用于线分割和用于文本线路识别的第二个。我们提出了一个统一的端到端模型，使用混合注意力来解决这项任务。该模型旨在迭代地通过线路进行段落图像线。它可以分为三个模块。编码器从整个段落图像生成特征映射。然后，注意力模块循环生成垂直加权掩模，使能专注于当前的文本线特征。这样，它执行一种隐式线分割。对于每个文本线特征，解码器模块识别关联的字符序列，导致整个段落的识别。我们在三个流行的数据集赛中达到最先进的字符错误率：ribs的1.91％，IAM 4.45％，读取2016年3.59％。我们的代码和培训的模型重量可在HTTPS：// GitHub上获得.com / fefodeeplearning / watermentattentocroc。

分析文档的布局以识别标题，部分，表，数字等对理解其内容至关重要。基于深度学习的检测文档图像布局结构的方法一直很有前途。然而，这些方法在训练期间需要大量注释的例子，这既昂贵又耗时。我们在这里描述了一个合成文档生成器，它自动产生具有用于空间位置，范围和布局元素类别的标签的现实文档。所提出的生成过程将文档的每个物理组件视为随机变量，并使用贝叶斯网络图模拟其内在依赖项。我们使用随机模板的分层制定允许在保留广泛主题之间的文档之间的参数共享，并且分布特性产生视觉上独特的样本，从而捕获复杂和不同的布局。我们经常说明纯粹在合成文档上培训的深层布局检测模型可以匹配使用真实文档的模型的性能。

我们介绍了一种名为RobustAbnet的新表检测和结构识别方法，以检测表的边界并从异质文档图像中重建每个表的细胞结构。为了进行表检测，我们建议将Cornernet用作新的区域建议网络来生成更高质量的表建议，以更快的R-CNN，这显着提高了更快的R-CNN的定位准确性以进行表检测。因此，我们的表检测方法仅使用轻巧的RESNET-18骨干网络，在三个公共表检测基准（即CTDAR TRACKA，PUBLAYNET和IIIT-AR-13K）上实现最新性能。此外，我们提出了一种新的基于分裂和合并的表结构识别方法，其中提出了一个新型的基于CNN的新空间CNN分离线预测模块将每个检测到的表分为单元格，并且基于网格CNN的CNN合并模块是应用用于恢复生成细胞。由于空间CNN模块可以有效地在整个表图像上传播上下文信息，因此我们的表结构识别器可以坚固地识别具有较大的空白空间和几何扭曲（甚至弯曲）表的表。得益于这两种技术，我们的表结构识别方法在包括SCITSR，PubTabnet和CTDAR TrackB2-Modern在内的三个公共基准上实现了最先进的性能。此外，我们进一步证明了我们方法在识别具有复杂结构，大空间以及几何扭曲甚至弯曲形状的表上的表格上的优势。

Due to object detection's close relationship with video analysis and image understanding, it has attracted much research attention in recent years. Traditional object detection methods are built on handcrafted features and shallow trainable architectures. Their performance easily stagnates by constructing complex ensembles which combine multiple low-level image features with high-level context from object detectors and scene classifiers. With the rapid development in deep learning, more powerful tools, which are able to learn semantic, high-level, deeper features, are introduced to address the problems existing in traditional architectures. These models behave differently in network architecture, training strategy and optimization function, etc. In this paper, we provide a review on deep learning based object detection frameworks. Our review begins with a brief introduction on the history of deep learning and its representative tool, namely Convolutional Neural Network (CNN). Then we focus on typical generic object detection architectures along with some modifications and useful tricks to improve detection performance further. As distinct specific detection tasks exhibit different characteristics, we also briefly survey several specific tasks, including salient object detection, face detection and pedestrian detection. Experimental analyses are also provided to compare various methods and draw some meaningful conclusions. Finally, several promising directions and tasks are provided to serve as guidelines for future work in both object detection and relevant neural network based learning systems.

尽管广泛用作可视检测任务的性能措施，但平均精度（AP）In（i）的限制在反映了本地化质量，（ii）对其计算的设计选择的鲁棒性以及其对输出的适用性没有信心分数。 Panoptic质量（PQ），提出评估Panoptic Seationation（Kirillov等，2019）的措施，不会遭受这些限制，而是限于Panoptic Seationation。在本文中，我们提出了基于其本地化和分类质量的视觉检测器的平均匹配误差，提出了定位召回精度（LRP）误差。 LRP错误，最初仅为Oksuz等人进行对象检测。 （2018），不遭受上述限制，适用于所有视觉检测任务。我们还介绍了最佳LRP（OLRP）错误，因为通过置信区获得的最小LRP错误以评估视觉检测器并获得部署的最佳阈值。我们提供对AP和PQ的LRP误差的详细比较分析，并使用七个可视检测任务（即对象检测，关键点检测，实例分割，Panoptic分段，视觉关系检测，使用近100个最先进的视觉检测器零拍摄检测和广义零拍摄检测）使用10个数据集来统一地显示LRP误差提供比其对应物更丰富和更辨别的信息。可用的代码：https：//github.com/kemaloksuz/lrp-error