Статья: ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ СЕГМЕНТАЦИИ ТЕКСТОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ (2024)

Читать онлайн

Работа посвящена решению задачи сегментации текстовых изображений, целью которой является выделение на изображении документа текстовых блоков, соответствующих колонкам, заголовкам, колонтитулам и т. д. Проводится обзор существующих методов сегментации изображений, в том числе предназначенных и для поиска и выделения на изображениях текстовых блоков. Анализируются как классические методы, так и методы, основанные на использовании искусственных нейронных сетей. Для решения поставленной задачи предлагается подход на основе свёрточных нейронных сетей и модели U-Net. Описывается метод автоматической генерации обучающих примеров для обучения нейронной сети. Рассматривается процессы настройки модели, её обучения и тестирования. Приводятся результаты численного исследования обученных моделей на реальных данных.

Ключевые фразы: сегментация изображений, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ, глубокое обучение, свёрточные нейронные сети, модель u-net
Автор (ы): Бурикова Анна Георгиевна, Ершов Николай Михайлович
Журнал: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.925.6. Раскрашивание
Для цитирования:
БУРИКОВА А. Г., ЕРШОВ Н. М. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ СЕГМЕНТАЦИИ ТЕКСТОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ // СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ. 2024. № 2
Текстовый фрагмент статьи