Abstract-This paper introducerar en mycket utmanande datauppsättning av historiska tyska dokument och utvärderar Fully Convolutional Neural Network (FCNN) baserade metoder för att lokalisera handskrivna annoteringar av något slag i dessa dokument. De handskrivna kommentarerna kan visas i form av understrykningar och text genom att använda olika skrivinstrument, t.ex. att använda pennor gör data mer utmanande. Vi utbildar och utvärderar olika end-to-end semantiska segmenteringsstrategier och rapporterar resultaten. Uppgiften är att klassificera bildpunkter i dokument i två klasser: bakgrund och handskriven anteckning. Den bästa modellen uppnår en genomsnittlig intersektion över unionens (IOU) poäng på 95,6 % på testdokumenten för den framlagda datauppsättningen. Vi presenterar också en jämförelse av olika strategier som används för dataförstärkning och utbildning på vår presenterade datauppsättning. För utvärdering använder vi Layout Analysis Evaluator för ICDAR 2017 Competition on Layout Analysis for Challenging Medieval Manuscripts.
Nyligen har en mycket utmanande datauppsättning införts av REF där författarna utvärderar olika end-to-end FCN-arkitekturer för att segmentera handskrivna anteckningar i historiska dokument.
Recognizing Challenging Handwritten Annotations with Fully Convolutional Networks
{'venue': '16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}