Thực nghiệm đánh giá YOLOX cho bài toán phát hiện đối tượng tài liệu

Trong vài thập kỷ qua, với sự gia tăng nhanh chóng trong việc số hóa các hình ảnh tài liệu, việc trích xuất thông tin chính xác là một trong những hướng nghiên cứu quan trọng. Với sự phát triển của phát hiện đối tượng, nhiều nghiên cứu ra đời hướng đến việc phân loại tài liệu dựa trên nhiều thành phần của trang tài liệu đó. Mục tiêu của nghiên cứu này là đề cập đến bài toán POD (Page Object Detection) – phát hiện đối tượng xuất hiện trong trang tài liệu thông qua đánh giá 2 bộ dữ liệu IIIT-AR-13K và UIT-DODV dựa theo phương pháp YOLOX. YOLOX đạt kết quả 69,0% mAP, tốt hơn 2,90% so với kết quả mô hình one-stage cao nhất – YOLOv4-mish được công bố trên bộ dữ liệu UIT-DODV. Trong khi ở IIIT-AR-13K, YOLOX đạt được 66,9% mAP và thấp hơn nhiều so với các phương pháp two-stage đã công bố trước đó. Bên cạnh, những phân tích về độ hiệu quả của phương pháp state-of-the-art YOLOX cho bài toán POD cũng được cung cấp, là tiền đề cho những nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.