【摘 要】
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文档图像分割是历史文档分析的关键技术支撑。针对历史文档布局复杂、页面黄化等造成其分割难的特点,提出基于U-Net的端到端的像素级别历史文档图像分割模型。该模型以嵌入空
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.51608070)
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文档图像分割是历史文档分析的关键技术支撑。针对历史文档布局复杂、页面黄化等造成其分割难的特点,提出基于U-Net的端到端的像素级别历史文档图像分割模型。该模型以嵌入空洞卷积的DenseNet为骨干网融合更丰富语义特征来解决历史文档图像布局复杂问题,使用Focal Loss函数解决数据集中类别极不均衡问题。在数据集DIVAHisDB的实验表明,该方法相对之前历史文档图像分割方法有更好的效果。
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