基于FCN-AC-ASPP的手写体去除方法OA
Handwritten texts removal method based on FCN-AC-ASPP
针对印刷体和手写体分类准确率不够高的问题,本文首先提出了一种印刷体与手写体像素级样本制作方法,并制作了印刷体和手写体数据集.其次提出了一种基于带空洞卷积和空洞空间金字塔池化的全卷积神经网络(FCN-AC-ASPP)模型.经过对FCN-AC-ASPP模型的训练和检测,该模型的分类准确率平均交并比(IoU)达到96.10％,优于全卷积神经网络(FCN)、DeeplabV3+、带空洞卷积的全卷积神经网络(FCN-AC)模型.最后对于同时含有印刷体和手写…查看全部>>
方海泉;邓明明;冶运涛
浙江工业大学公共管理学院 杭州 310023北京大学数学科学学院 北京 100871浙江星算科技有限公司 杭州 310023
手写体印刷体分类全卷积神经网络(FCN)空洞卷积(AC)空洞空间金字塔池化(ASPP)
《高技术通讯》 2022 (9)
冲积河流过程水沙输移模型不确定性分析及数据同化方法研究
972-979,8
国家自然科学基金(51309254),国家重点研发计划(2017YFC0405801)和浙江省教育厅科研项目(GZ21461220008)资助.
评论