Abstract-Under de senaste åren har flera framgångsrika försök att hantera problem med dokumenthantering separat genom att utforma uppgiftsspecifika handjusterade strategier. Vi hävdar att mångfalden av historiska dokument bearbetningsuppgifter förbjuder att lösa dem en i taget och visar ett behov av att utforma generiska metoder för att hantera variationen i historiska serier. I det här dokumentet behandlar vi flera uppgifter samtidigt såsom sidextraktion, baslinjeextraktion, layoutanalys eller flera typologier av illustrationer och fotoextraktion. Vi föreslår en öppen källkod implementation av en CNN-baserad pixel-wise prediktor i kombination med uppgiftsberoende efterbehandling block. Vi visar att en enda CNN-arkitektur kan användas för uppgifter med konkurrenskraftiga resultat. Dessutom kan de flesta av de uppgiftsspecifika efterbehandlingsstegen brytas ned i ett litet antal enkla och standardiserade återanvändbara operationer, vilket ökar flexibiliteten i vårt tillvägagångssätt.
Oliveira m.fl. REF presenterade en CNN-baserad pixel-wise prediktor för hantering av flera uppgifter samtidigt: sidextraktion, layoutanalys, baslinjeextraktion och illustration och fotoextraktion.
dhSegment: A generic deep-learning approach for document segmentation
{'venue': '2018 16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR)', 'journal': '2018 16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}