Binarisering av digitala dokument är uppgiften att klassificera varje pixel i en bild av dokumentet som tillhörande bakgrunden (parchment/papper) eller förgrunden (text/ink). Historiska dokument är ofta föremål för förnedringar, vilket gör uppgiften utmanande. I det nuvarande arbetet föreslås en djup neural nätverk arkitektur som kombinerar ett helt konvolutionsnätverk med ett orullat primal-dual nätverk som kan tränas end-to-end för att uppnå state of the art binarization på fyra av sju datauppsättningar. Dokument binarization är formulerad som ett energiminimering problem. Ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk utbildas för semantisk märkning av pixlar för att ge klass märkningskostnad i samband med varje pixel. Denna kostnadsberäkning förfinas längs kanterna för att kompensera för någon över- eller underskattning av den underrepresenterade förgrundsklassen med hjälp av en primal-dual approach. Vi ger nödvändig överblick över proximal operatör som underlättar teoretisk underbyggnad för att träna ett primal-dual nätverk med hjälp av en lutning nedstigning algoritm. Numeriska instabiliteter som påträffas på grund av den återkommande karaktären av primal-dual approach hanteras. Vi tillhandahåller experimentella resultat på dokumentbinarisering konkurrensdataset tillsammans med nätverksförändringar och hyperparameter tuning som krävs för stabilitet och prestanda i nätverket. Nätverket vid förutbildning på syntetisk datauppsättning presterar bättre enligt tävlingsmåtten.
PDNet REF bygger på nätverksarkitektur som använder FCNs med ett ovalsat primärt nätverk.
PDNet: Semantic Segmentation integrated with a Primal-Dual Network for Document binarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}