Changes

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
n
2
  "author": "David Morris, Peichen Tang, and Ralph Ewerth",
n
2
  "author": "David Morris",
            
3
  "author_email": "",
3
  "author_email": "",
            
4
  "creator_user_id": "17755db4-395a-4b3b-ac09-e8e3484ca700",
4
  "creator_user_id": "17755db4-395a-4b3b-ac09-e8e3484ca700",
            
5
  "doi": "10.25835/0030443",
5
  "doi": "10.25835/0030443",
            
6
  "doi_date_published": "2019-06-27",
6
  "doi_date_published": "2019-06-27",
            
7
  "doi_publisher": "LUIS",
7
  "doi_publisher": "LUIS",
            
8
  "doi_status": "true",
8
  "doi_status": "true",
            
9
  "domain": "https://data.uni-hannover.de",
9
  "domain": "https://data.uni-hannover.de",
            
n
n
10
  "extra_authors": [
            
11
    {
            
12
      "extra_author": " Peichen Tang"
            
13
    },
            
14
    {
            
15
      "extra_author": " and Ralph Ewerth"
            
16
    }
            
17
  ],
            
10
  "groups": [],
18
  "groups": [],
            
11
  "have_copyright": "Yes",
19
  "have_copyright": "Yes",
            
12
  "id": "ef96d2db-9cbe-4738-b7bf-da556e12bdc2",
20
  "id": "ef96d2db-9cbe-4738-b7bf-da556e12bdc2",
            
13
  "isopen": false,
21
  "isopen": false,
            
14
  "license_id": "CC-BY-3.0",
22
  "license_id": "CC-BY-3.0",
            
15
  "license_title": "CC-BY-3.0",
23
  "license_title": "CC-BY-3.0",
            
16
  "maintainer": "David Morris, Peichen Tang, and Ralph Ewerth",
24
  "maintainer": "David Morris, Peichen Tang, and Ralph Ewerth",
            
17
  "maintainer_email": "",
25
  "maintainer_email": "",
            
18
  "metadata_created": "2021-10-14T10:15:52.746653",
26
  "metadata_created": "2021-10-14T10:15:52.746653",
            
n
19
  "metadata_modified": "2023-01-12T13:14:06.805432",
n
27
  "metadata_modified": "2023-08-04T08:46:18.444285",
            
20
  "name": 
28
  "name": 
            
21
"luh-a-neural-approach-for-text-extraction-from-scholarly-figures",
29
"luh-a-neural-approach-for-text-extraction-from-scholarly-figures",
            
22
  "notes": "# A Neural Approach for Text Extraction from Scholarly 
30
  "notes": "# A Neural Approach for Text Extraction from Scholarly 
            
23
Figures\r\nThis is the readme for the supplemental data for our ICDAR 
31
Figures\r\nThis is the readme for the supplemental data for our ICDAR 
            
24
2019 paper.\r\n\r\nYou can read our paper via IEEE here: 
32
2019 paper.\r\n\r\nYou can read our paper via IEEE here: 
            
25
https://ieeexplore.ieee.org/document/8978202\r\n\r\nIf you found this 
33
https://ieeexplore.ieee.org/document/8978202\r\n\r\nIf you found this 
            
26
dataset useful, please consider citing our 
34
dataset useful, please consider citing our 
            
27
paper:\r\n\r\n\t@inproceedings{DBLP:conf/icdar/MorrisTE19,\r\n\t  
35
paper:\r\n\r\n\t@inproceedings{DBLP:conf/icdar/MorrisTE19,\r\n\t  
            
28
author    = {David Morris and\r\n\t\t\t\t   Peichen Tang 
36
author    = {David Morris and\r\n\t\t\t\t   Peichen Tang 
            
29
and\r\n\t\t\t\t   Ralph Ewerth},\r\n\t  title     = {A Neural Approach 
37
and\r\n\t\t\t\t   Ralph Ewerth},\r\n\t  title     = {A Neural Approach 
            
30
for Text Extraction from Scholarly Figures},\r\n\t  booktitle = {2019 
38
for Text Extraction from Scholarly Figures},\r\n\t  booktitle = {2019 
            
31
International Conference on Document Analysis and 
39
International Conference on Document Analysis and 
            
32
Recognition,\r\n\t\t\t\t   {ICDAR} 2019, Sydney, Australia, September 
40
Recognition,\r\n\t\t\t\t   {ICDAR} 2019, Sydney, Australia, September 
            
33
20-25, 2019},\r\n\t  pages     = {1438--1443},\r\n\t  publisher = 
41
20-25, 2019},\r\n\t  pages     = {1438--1443},\r\n\t  publisher = 
            
34
{{IEEE}},\r\n\t  year      = {2019},\r\n\t  url       = 
42
{{IEEE}},\r\n\t  year      = {2019},\r\n\t  url       = 
            
35
{https://doi.org/10.1109/ICDAR.2019.00231},\r\n\t  doi       = 
43
{https://doi.org/10.1109/ICDAR.2019.00231},\r\n\t  doi       = 
            
36
{10.1109/ICDAR.2019.00231},\r\n\t  timestamp = {Tue, 04 Feb 2020 
44
{10.1109/ICDAR.2019.00231},\r\n\t  timestamp = {Tue, 04 Feb 2020 
            
37
13:28:39 +0100},\r\n\t  biburl    = 
45
13:28:39 +0100},\r\n\t  biburl    = 
            
38
{https://dblp.org/rec/conf/icdar/MorrisTE19.bib},\r\n\t  bibsource = 
46
{https://dblp.org/rec/conf/icdar/MorrisTE19.bib},\r\n\t  bibsource = 
            
39
{dblp computer science bibliography, 
47
{dblp computer science bibliography, 
            
40
https://dblp.org}\r\n\t}\r\n\r\nThis work was financially supported by 
48
https://dblp.org}\r\n\t}\r\n\r\nThis work was financially supported by 
            
41
the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) and 
49
the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) and 
            
42
European Social Fund (ESF) (InclusiveOCW project, no. 
50
European Social Fund (ESF) (InclusiveOCW project, no. 
            
43
01PE17004).\r\n## Datasets\r\nWe used different sources of data for 
51
01PE17004).\r\n## Datasets\r\nWe used different sources of data for 
            
44
testing, validation, and training. Our testing set was assembled by 
52
testing, validation, and training. Our testing set was assembled by 
            
45
the work we cited by B\u00f6schen et al. We excluded the DeGruyter 
53
the work we cited by B\u00f6schen et al. We excluded the DeGruyter 
            
46
dataset, and use it as our validation dataset.\r\n### Testing\r\nThese 
54
dataset, and use it as our validation dataset.\r\n### Testing\r\nThese 
            
47
datasets contain a readme with license information. Further 
55
datasets contain a readme with license information. Further 
            
48
information about the associated project can be found in the authors' 
56
information about the associated project can be found in the authors' 
            
49
published work we cited: 
57
published work we cited: 
            
50
https://doi.org/10.1007/978-3-319-51811-4_2\r\n### Validation\r\nThe 
58
https://doi.org/10.1007/978-3-319-51811-4_2\r\n### Validation\r\nThe 
            
51
DeGruyter dataset does not include the labeled images due to license 
59
DeGruyter dataset does not include the labeled images due to license 
            
52
restrictions. As of writing, the images can still be downloaded from 
60
restrictions. As of writing, the images can still be downloaded from 
            
53
DeGruyter via the links in the readme. Note that depending on what 
61
DeGruyter via the links in the readme. Note that depending on what 
            
54
program you use to strip the images out of the PDF they are provided 
62
program you use to strip the images out of the PDF they are provided 
            
55
in, you may have to re-number the images.\r\n### Training\r\nWe used 
63
in, you may have to re-number the images.\r\n### Training\r\nWe used 
            
56
[label_generator](https://github.com/domoritz/label_generator)'s  
64
[label_generator](https://github.com/domoritz/label_generator)'s  
            
57
generated dataset, which the author made available on a requester-pays 
65
generated dataset, which the author made available on a requester-pays 
            
58
[amazon s3 bucket](s3://escience.washington.edu.viziometrics).\r\nWe 
66
[amazon s3 bucket](s3://escience.washington.edu.viziometrics).\r\nWe 
            
59
also used the Multi-Type Web Images dataset, which is mirrored 
67
also used the Multi-Type Web Images dataset, which is mirrored 
            
60
roduction.htm?spm=5176.100066.0.0.3bcad780oQ9Ce4&raceId=231651).\r\n## 
68
roduction.htm?spm=5176.100066.0.0.3bcad780oQ9Ce4&raceId=231651).\r\n## 
            
61
Code\r\nWe have made our code available in `code.zip`. We will upload 
69
Code\r\nWe have made our code available in `code.zip`. We will upload 
            
62
code, announce further news, and field questions via the [github 
70
code, announce further news, and field questions via the [github 
            
63
repo](https://github.com/david-morris/Neural-Figure-Text).\r\n\r\nOur 
71
repo](https://github.com/david-morris/Neural-Figure-Text).\r\n\r\nOur 
            
64
text detection network is adapted from [Argman's EAST 
72
text detection network is adapted from [Argman's EAST 
            
65
implementation](https://github.com/argman/EAST). The 
73
implementation](https://github.com/argman/EAST). The 
            
66
`EAST/checkpoints/ours` subdirectory contains the trained weights we 
74
`EAST/checkpoints/ours` subdirectory contains the trained weights we 
            
67
used in the paper.\r\n\r\nWe used a tesseract script to run text 
75
used in the paper.\r\n\r\nWe used a tesseract script to run text 
            
68
extraction from detected text rows. This is inside our code `code.tar` 
76
extraction from detected text rows. This is inside our code `code.tar` 
            
69
as `text_recognition_multipro.py`.\r\n\r\nWe used a java script 
77
as `text_recognition_multipro.py`.\r\n\r\nWe used a java script 
            
70
provided by Falk B\u00f6schen and adapted to our file structure.  We 
78
provided by Falk B\u00f6schen and adapted to our file structure.  We 
            
71
included this as `evaluator.jar`.\r\n\r\nParameter sweeps are 
79
included this as `evaluator.jar`.\r\n\r\nParameter sweeps are 
            
72
automated by `param_sweep.rb`. This file also shows how to invoke all 
80
automated by `param_sweep.rb`. This file also shows how to invoke all 
            
73
of these components.",
81
of these components.",
            
74
  "num_resources": 1,
82
  "num_resources": 1,
            
75
  "num_tags": 3,
83
  "num_tags": 3,
            
76
  "organization": {
84
  "organization": {
            
77
    "approval_status": "approved",
85
    "approval_status": "approved",
            
78
    "created": "2017-11-23T17:30:37.757128",
86
    "created": "2017-11-23T17:30:37.757128",
            
79
    "description": "The German National Library of Science and 
87
    "description": "The German National Library of Science and 
            
80
Technology, abbreviated TIB, is the national library of the Federal 
88
Technology, abbreviated TIB, is the national library of the Federal 
            
81
Republic of Germany for all fields of engineering, technology, and the 
89
Republic of Germany for all fields of engineering, technology, and the 
            
82
natural sciences.",
90
natural sciences.",
            
83
    "id": "0c5362f5-b99e-41db-8256-3d0d7549bf4d",
91
    "id": "0c5362f5-b99e-41db-8256-3d0d7549bf4d",
            
84
    "image_url": 
92
    "image_url": 
            
85
3conf/ext/tib_tmpl_bootstrap/Resources/Public/images/TIB_Logo_en.png",
93
3conf/ext/tib_tmpl_bootstrap/Resources/Public/images/TIB_Logo_en.png",
            
86
    "is_organization": true,
94
    "is_organization": true,
            
87
    "name": "tib",
95
    "name": "tib",
            
88
    "state": "active",
96
    "state": "active",
            
89
    "title": "TIB",
97
    "title": "TIB",
            
90
    "type": "organization"
98
    "type": "organization"
            
91
  },
99
  },
            
92
  "owner_org": "0c5362f5-b99e-41db-8256-3d0d7549bf4d",
100
  "owner_org": "0c5362f5-b99e-41db-8256-3d0d7549bf4d",
            
93
  "private": false,
101
  "private": false,
            
94
  "relationships_as_object": [],
102
  "relationships_as_object": [],
            
95
  "relationships_as_subject": [],
103
  "relationships_as_subject": [],
            
96
  "repository_name": "Leibniz University Hannover",
104
  "repository_name": "Leibniz University Hannover",
            
97
  "resources": [
105
  "resources": [
            
98
    {
106
    {
            
99
      "cache_last_updated": null,
107
      "cache_last_updated": null,
            
100
      "cache_url": null,
108
      "cache_url": null,
            
101
      "created": "2019-06-27T16:35:58.670413",
109
      "created": "2019-06-27T16:35:58.670413",
            
102
      "description": "",
110
      "description": "",
            
103
      "format": "ZIP",
111
      "format": "ZIP",
            
104
      "hash": "",
112
      "hash": "",
            
105
      "id": "106f7149-6161-4117-893a-44990c05cbe4",
113
      "id": "106f7149-6161-4117-893a-44990c05cbe4",
            
106
      "last_modified": "2019-06-27T16:35:58.612669",
114
      "last_modified": "2019-06-27T16:35:58.612669",
            
n
107
      "metadata_modified": "2023-01-12T13:14:06.809141",
n
115
      "metadata_modified": "2023-08-04T08:46:18.451830",
            
108
      "mimetype": "application/zip",
116
      "mimetype": "application/zip",
            
109
      "mimetype_inner": null,
117
      "mimetype_inner": null,
            
110
      "name": "code.zip",
118
      "name": "code.zip",
            
111
      "package_id": "ef96d2db-9cbe-4738-b7bf-da556e12bdc2",
119
      "package_id": "ef96d2db-9cbe-4738-b7bf-da556e12bdc2",
            
112
      "position": 0,
120
      "position": 0,
            
113
      "resource_type": null,
121
      "resource_type": null,
            
114
      "size": 798357692,
122
      "size": 798357692,
            
115
      "state": "active",
123
      "state": "active",
            
116
      "url": 
124
      "url": 
            
117
bdc2/resource/106f7149-6161-4117-893a-44990c05cbe4/download/code.zip",
125
bdc2/resource/106f7149-6161-4117-893a-44990c05cbe4/download/code.zip",
            
118
      "url_type": ""
126
      "url_type": ""
            
119
    }
127
    }
            
120
  ],
128
  ],
            
t
t
129
  "services_used_list": "",
            
121
  "source_metadata_created": "2019-06-27T16:29:02.921892",
130
  "source_metadata_created": "2019-06-27T16:29:02.921892",
            
122
  "source_metadata_modified": "2022-01-20T13:48:50.142253",
131
  "source_metadata_modified": "2022-01-20T13:48:50.142253",
            
123
  "state": "active",
132
  "state": "active",
            
124
  "tags": [
133
  "tags": [
            
125
    {
134
    {
            
126
      "display_name": "computer vision",
135
      "display_name": "computer vision",
            
127
      "id": "f650b4e3-9955-49b0-ba7b-2d302a990978",
136
      "id": "f650b4e3-9955-49b0-ba7b-2d302a990978",
            
128
      "name": "computer vision",
137
      "name": "computer vision",
            
129
      "state": "active",
138
      "state": "active",
            
130
      "vocabulary_id": null
139
      "vocabulary_id": null
            
131
    },
140
    },
            
132
    {
141
    {
            
133
      "display_name": "document analysis",
142
      "display_name": "document analysis",
            
134
      "id": "fd068cc5-5d26-4f2e-a92f-a60ef2c33839",
143
      "id": "fd068cc5-5d26-4f2e-a92f-a60ef2c33839",
            
135
      "name": "document analysis",
144
      "name": "document analysis",
            
136
      "state": "active",
145
      "state": "active",
            
137
      "vocabulary_id": null
146
      "vocabulary_id": null
            
138
    },
147
    },
            
139
    {
148
    {
            
140
      "display_name": "machine learning",
149
      "display_name": "machine learning",
            
141
      "id": "9e42784b-6ee7-47e8-a69a-28b8c510212b",
150
      "id": "9e42784b-6ee7-47e8-a69a-28b8c510212b",
            
142
      "name": "machine learning",
151
      "name": "machine learning",
            
143
      "state": "active",
152
      "state": "active",
            
144
      "vocabulary_id": null
153
      "vocabulary_id": null
            
145
    }
154
    }
            
146
  ],
155
  ],
            
147
  "terms_of_usage": "Yes",
156
  "terms_of_usage": "Yes",
            
148
  "title": "A Neural Approach for Text Extraction from Scholarly 
157
  "title": "A Neural Approach for Text Extraction from Scholarly 
            
149
Figures",
158
Figures",
            
150
  "type": "vdataset",
159
  "type": "vdataset",
            
151
  "url": 
160
  "url": 
            
152
dataset/a-neural-approach-for-text-extraction-from-scholarly-figures",
161
dataset/a-neural-approach-for-text-extraction-from-scholarly-figures",
            
153
  "version": ""
162
  "version": ""
            
154
}
163
}