Применение методов глубокого обучения в задачах сегментации текстовых изображений

Аннотация

Работа посвящена решению задачи сегментации текстовых изображений, целью которой является выделение на изображении документа текстовых блоков, соответствующих колонкам, заголовкам, колонтитулам и т.д. Проводится обзор существующих методов сегментации изображений, в том числе предназначенных и для поиска и выделения на изображениях текстовых блоков. Анализируются как классические методы, так и методы, основанные на использовании искусственных нейронных сетей. Для решения поставленной задачи предлагается подход на основе свёрточных нейронных сетей и модели U-Net. Описывается метод автоматической генерации обучающих примеров для обучения нейронной сети. Рассматривается процессы настройки модели, её обучения и тестирования. Приводятся результаты численного исследования обученных моделей на реальных данных.