【论文简读】 Deep web data extraction based on visual

视觉信息网页分割
最新推荐文章于 2025-09-05 14:24:44 发布
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文章标签： 人工智能
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提出一种基于卷积神经网络（CNN）的数据区域定位方法，并结合视觉信息进行网页分割。该方法通过13级CNN网络实现区域定位，实验结果表明在特定数据集上取得了较高的精度。
《Deep web data extraction based on visual information processing》
作者 J Liu 上海海事大学 2017 AIHC会议登载
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.

简介

一种基于卷积神经网络（CNN）的数据区域定位方法
结合视觉信息进行网页的分割（作者命名为VIBS）

1、CNN 基于卷积神经网路进行区域定位

CNN网络结构由3个阶段组成，如图所示 。第一阶段设置卷积层和汇集层以学习图像的特征。第二阶段是设置展平图层所必需的，展平图层会将卷积图层和合并图层生成的特征图转换为一维矢量，以计算完整的连接图层。除了为输出设置最后一个完全连接之外，第三阶段设置多个连接层以过滤先前层学习的特征。
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网络架构设计使用13级CNN，包括5个采样层（S），6个卷积层（C）和2个完全连接层。

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据区域检测的标准IOU，如果IOU  > 50％，则数据区域被视为正样本。

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区域定位主要步骤流程图如下

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2、基于视觉信息的网页分割方法 VIBS

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3、实验结果和分析

数据集（Lianjia、Complanet、Fangjia）

58,500个样本数据集，其中有195种具有不同大小和不同位置的图像样本，包含数据区域，总共300个组。

实验结果

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总结

总体看下来，文章的创新意义大于实际意义吧，这么高的精确度，感觉像是过拟合了，而且速度不可能这么快，应该是把网页先行保存成图片了的，文章写得很不错，对比什么的体系也比较完善，就是有些地方没有讲清楚，比如能否divide的判定等。

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