Marior去除边距和迭代内容矫正用于自然文档矫正
摘要:
作者提出了一种简单而有效的方法,Marior,以从粗到细的方式为变形文档图像矫正。作者采用两个级联模块,首先去除文档图像的边缘,然后对内容进行进一步的修正。所提出的Marior自适应地决定了迭代的次数,从而实现了效率和性能之间的权衡。作者提出的方法不仅在DocUNet [25]和OCR_REAL [23]基准数据集上取得了最先进的性能,而且成功地解决了具有大边缘区域的情况和没有边缘区域的情况,这在以往的研究中研究较少。这是在自然文档矫正方面的一个重大成功。在今后的工作中,有必要探索对这两个模块进行端到端优化,以获得更好的性能。
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作者提出了一种简单而有效的方法,Marior,以从粗到细的方式为变形文档图像矫正。作者采用两个级联模块,首先去除文档图像的边缘,然后对内容进行进一步的修正。所提出的Marior自适应地决定了迭代的次数,从而实现了效率和性能之间的权衡。作者提出的方法不仅在DocUNet [25]和OCR_REAL [23]基准数据集上取得了最先进的性能,而且成功地解决了具有大边缘区域的情况和没有边缘区域的情况,这在以往的研究中研究较少。这是在自然文档矫正方面的一个重大成功。在今后的工作中,有必要探索对这两个模块进行端到端优化,以获得更好的性能。
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posted @ 2023-04-28 10:34
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浙公网安备 33010602011771号