Många bildomvandlingar kan modelleras av bildoperatörer som kännetecknas av pixelmässigt lokala funktioner som definieras på en ändlig stödfönster. I bildoperatörsinlärning, dessa funktioner uppskattas från utbildningsdata med hjälp av maskininlärning tekniker. Inmatningsstorlek är vanligtvis en kritisk fråga när man använder inlärningsalgoritmer, och den begränsar storleken på praktiskt genomförbara fönster. Vi föreslår användning av konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att övervinna denna begränsning. Problemet med att ta bort personal-linjer i musik poäng bilder väljs för att utvärdera effekterna av fönster och convolutional mask storlekar på den lärda bildoperatören prestanda. Resultaten visar att den CNN-baserade lösningen överträffar tidigare lösningar som erhållits med konventionella inlärningsalgoritmer eller heuristiska algoritmer, vilket anger CNN:s potential som basklassificerare i bildoperatörsinlärning. Genomförandet kommer att göras tillgängligt på projektplatsen TRIOSlib.
Julca-Aguilar m.fl. REF använder modulen Convolutional Neural Network ovanpå bildoperatörerna för att lösa problemet med begränsad indatastorlek.
Image Operator Learning Coupled with CNN Classification and Its Application to Staff Line Removal
{'venue': '2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'journal': '2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}