【論文簡讀】 Deep web data extraction based on visual

shiguibiao 發布于2019-08-23 10:44 / 2346人閱讀

摘要：第一階段設置卷積層和匯集層以學習圖像的特征。除了為輸出設置最后一個完全連接之外，第三階段設置多個連接層以過濾先前層學習的特征。據區域檢測的標準，如果，則數據區域被視為正樣本。

《Deep web data extraction based on visual information processing》
作者 J Liu 上海海事大學 2017 AIHC會議登載
引用 Liu J, Lin L, Cai Z, et al. Deep web data extraction based on visual information processing[J]. Journal of Ambient Intelligence & Humanized Computing, 2017(1):1-11.

簡介

一種基于卷積神經網絡（CNN）的數據區域定位方法
結合視覺信息進行網頁的分割（作者命名為VIBS）

1、CNN 基于卷積神經網路進行區域定位

CNN網絡結構由3個階段組成，如圖所示。第一階段設置卷積層和匯集層以學習圖像的特征。第二階段是設置展平圖層所必需的，展平圖層會將卷積圖層和合并圖層生成的特征圖轉換為一維矢量，以計算完整的連接圖層。除了為輸出設置最后一個完全連接之外，第三階段設置多個連接層以過濾先前層學習的特征。

網絡架構設計使用13級CNN，包括5個采樣層（S），6個卷積層（C）和2個完全連接層。

據區域檢測的標準IOU，如果IOU ?> 50％，則數據區域被視為正樣本。

區域定位主要步驟流程圖如下

2、基于視覺信息的網頁分割方法 VIBS

3、實驗結果和分析 數據集（Lianjia、Complanet、Fangjia）

58,500個樣本數據集，其中有195種具有不同大小和不同位置的圖像樣本，包含數據區域，總共300個組。

實驗結果

總結

總體看下來，文章的創新意義大于實際意義吧，這么高的精確度，感覺像是過擬合了，而且速度不可能這么快，應該是把網頁先行保存成圖片了的，文章寫得很不錯，對比什么的體系也比較完善，就是有些地方沒有講清楚，比如能否divide的判定等。

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