版面分析 标签类别一定需要一个背景类别吗？

[Kyo1234567]

大佬们，我刚开始训练版面分析模型，使用labelme工具标注。假如，我只需要text, table, table_caption三个类别，我是否还需要额外标注一个背景类别？如果是，背景类别的字典是_background_吗？

[GreatV]

在训练 版面分析模型（Layout Analysis） 时，是否需要一个 背景类别（background class） 取决于你使用的模型以及训练方式。针对你的问题：

1. 背景类别是否必须？

   • 如果你使用的是 分割（Segmentation） 方式进行版面分析，比如使用 FCN、Mask R-CNN 之类的模型，通常需要一个 背景类别，用于区分非目标区域。
   • 如果你使用的是 目标检测（Object Detection） 方法（如 Faster R-CNN、YOLO 等），背景类别不是必须的，因为这些方法默认将非目标区域视为背景，不需要显式标注背景。
   • 对于 PaddleOCR 里的 PaddleLayout，一般 不需要单独标注背景，只需要标注你感兴趣的类别即可。

2. 如果需要背景类别，字典怎么写？

   • 如果你的模型需要明确区分背景区域（通常是分割任务），那么通常背景类别的名称可以是 "_background_" 或 "background"。具体名称取决于你使用的框架，建议查阅相应的文档。

3. 你的情况适用什么方式？

   • 你只需识别 text, table, table_caption 三类对象，如果采用 目标检测方式（例如通过 PaddleOCR 的 Layout Analysis），通常 不需要 额外标注背景。
   • 但如果你用的是一个语义分割方法，你可能需要添加 "background" 并使其覆盖非目标区域。

整体来看，如果你训练的是 PaddleOCR 里的 版面分析模型（Layout model），通常 不需要单独标注背景，直接标注 text, table, table_caption 即可。而如果你采用 分割方式，可能需要 _background_ 作为一个类别。

如果不确定，可以查看 PaddleOCR 的官方讨论或文档，例如：
相关讨论

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[Kyo1234567]

版面分析模型，能检测到不规则的多边形区域吗？

[GreatV]

你可以用目标检测和分割模型来做

[Kyo1234567]

我在用Labelme做版面分析标注，有些区域不能简单的用矩形或四边形来标注，可能是一个"L"形状的区域，这时我应该怎么标注该不规则区域？