図書館が所蔵資料をデジタル化することは、資料の検索可能性や提供可能性を向上させる上で重要な意味を持ちます。デジタル化は、多くの場合テキスト情報を持たない画像データの作製にとどまっており、そのままでは資料本文中に記述されている情報を検索することができませんが、昨今のOCR技術の進展により、画像データからテキストデータを作成することで本文検索が可能になるため、技術的検討が進められています。国立国会図書館ではOCRを利用した本文検索機能を含む、機械学習技術を応用した実験的検索サービス「次世代デジタルライブラリー(https://lab.ndl.go.jp/dl/)」が公開されています。昭和前期以前に刊行された資料の画像は、撮影時の資料の状態や現代の刊行物とのレイアウトの違いといった問題から、新刊書等をOCR処理する場合に比べてテキスト化の精度が大きく低下するという課題があります。このような課題を解決しOCR処理の精度の向上を図るため、処理を行う前段階で、画像データのレイアウト認識を行いテキスト領域や資料画像データを対象とした研究等に有用な領域を特定するアルゴリズムの作成に挑戦していただきます。して割り当て、且つラベルの1つを付与していただきます。boxが割り当てられます。y2)の4つを指定することで表現されます。前に出版された出版物であり、浮世絵や和書・漢籍資料が含まれる。マイクロ資料を再デジタル化した場合など、強いノイズの乗った資料も存在する。浮世絵の中に文字が書き込まれているなど、複数のレイアウトの重なりがある場合が多い。出版された、冊子の形態をとる出版物である。マイクロ資料をデジタル化した資料など、強いノイズの乗った資料が多く存在する。多くは昭和前期より前に刊行された資料であるが、一部戦後に刊行された刊行物を含む。※ラベル名の先頭の数字は両資料で通し番号。IoU」を使用します。・評価値は0~1の値をとり、精度が高いほど大きな値となります。コンテスト最終日までの評価(暫定評価)は評価用データセットの一部で評価し、コンテスト終了後の評価(最終評価)は評価用データセットの残りの部分で評価します。スコアボードはコンテスト終了時に自動的に最終評価に切り替わり、それを元に最終順位を決定します。このため、開催中と終了後では順位が大きく変動する場合もあります。スコアが同値の場合は、早い日時でご応募いただいた参加者を上位とします。最終順位が上位の方を入賞候補者とし、事務局から連絡いたします。事務局での経済的負担や、権利侵害がないことを保証いただくことを条件に、入賞候補者には以下を提出していただきます。再現性検証において、入賞候補者及び、その提出モデルが下記いずれかに該当する場合は懸賞の獲得資格を失います。再現性を確認できた方から入賞者を選定します。(最終提出物のプログラムは、オープンソースとして公開予定です)心構え・企業課題の達成、社会問題の解決、研究成果の共有等、大前提となる目的に合わせ、実用性を意識したアプローチで臨んでください。運用性・拡張性を鑑みた実装を期待します。機械的・自動的な処理に基づく学習・推論を前提とし、人間の判断に依存しない処理フローを期待します。・1日5回まで投稿が可能です。・1参加者につき1アカウントが必要です。1人で複数アカウントを利用、1アカウントを複数人で共有することは禁止です。・チームでの参加を希望する場合は、こちらをご一読の上、チームを作成ください。(作成期限:1/31)。情報の取り扱い・他の(同じチーム以外の)参加者と本コンペの予測に関連するデータ・ソースコードの共有・公開は禁止します。・ただし、本コンペのフォーラムで、全ての参加者に対して公開する場合に限り、共有可能です。・入賞者のソースコードは、MITライセンス等のオープンソースライセンスを付与して公開する可能性があります。・第三者の権利を侵害しない、無償で誰でも手に入るオープンなデータに限り、提供データ以外のデータや、学習済モデル、API等も利用可能です。・例えば、学習データの修正(手動でのラベル付けやラベルの書き換え等含む)も可能です。・提案した方法が一般的な環境において追加費用負担を伴わず、再現及び継続利用可能であることを保証すること。同じフォーマットで、異なるデータを入力した場合にも同様なロジックで予測できなければなりません。3つに分け、それぞれを実行すれば処理が進むように実装してください。(やむを得ない事由がある場合はこの限りではありません)1Preprocessing(前処理)提供するデータを読み込み、データに前処理を施し、モデルに入力が可能な状態でファイル出力するモジュール。get_train_dataやget_test_dataのように、学習用と評価用を分けて、前処理を行う関数を定義してください。※preprocessに渡す情報として、学習用データと評価用データを混在させることは可能ですが、get_train_dataで返す結果は前処理された学習用データ、get_test_dataで返す結果は前処理された評価用データとなるように、処理の内容を独立させて下さい。2Learning(学習)1で作成したファイルを読み込み、モデルを学習するモジュール。学習済みモデルや特徴量、クロスバリデーションの評価結果を出力する関数も定義してください。Predicting(予測)1で作成したテストデータ及び2で作成したモデルを読み込み、予測結果をファイルとして出力するモジュール。Q:文字ラインについて、1文の中で分割している場合と分割していない場合の基準は何か?A:レイアウトラベルごとに異なり、基準は以下のとおりです。1文であれば離れていても分けないQ:分数を含む数式の扱いは?A:分数かどうかを問わず、「1行の式は文字ライン1行」としています。Q:学習用データセットには9_tableが含まれているが、評価用データでは評価しないのか?A:評価しません。tableを学習することで予測結果の改善には利用できる可能性(illustrationの誤検出を減らす等)も考慮し、学習用データセットには残しています。Q:文中の「......」や「―」で文字ラインの矩形が途切れるのはなぜか?A:目次等の区切り記号に使われているためです。一括で区切り記号としています。statistics※Notes本コンペティションの開催期間中でも、本コンペティションフォーラム上であれば公開可能です。入賞者の最終成果物等については、権利取得者がMITライセンス等のオープンソースライセンスを付与して公開する可能性があるため、入賞者本人による公開は不可とします。わず、アノテーションの項目「データ公開」が"可"の画像のみを公開可能とし、"不可"の画像の公開は禁止します。