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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 8 - 18 (11page)
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Data is critical in deep learning but the scarcity of data often occurs in research, especially in the preparation of the paired training data. In this paper, document image binarization with unpaired data is studied by introducing adversarial learning, excluding the need for supervised or labeled datasets. However, the simple extension of the previous unpaired training to binarization inevitably leads to poor performance compared to paired data training. Thus, a new deep learning approach is proposed by introducing a multidiversity of higher quality generated images. In this paper, a two-stage model is proposed that comprises the generative adversarial network (GAN) followed by the U-net network. In the first stage, the GAN uses the unpaired image data to create paired image data. With the second stage, the generated paired image data are passed through the U-net network for binarization. Thus, the trained U-net becomes the binarization model during the testing. The proposed model has been evaluated over the publicly available DIBCO dataset and it outperforms other techniques on unpaired training data. The paper shows the potential of using unpaired data for binarization, for the first time in the literature, which can be further improved to replace paired data training for binarization in the future.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Proposed Method
4. Experiments and Results
5. Conclusions
References
참고문헌 (37)
참고문헌 신청
Simon M. Lucas / 2005 / ICDAR 2003 robust reading competitions: entries, results, and future directions / International Journal of Document Analysis and Recognition (IJDAR) 7(2-3):105~122
N. Stamatopoulos / 2013 / ICDAR 2013 Handwriting Segmentation Contest / 12th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) :1402~1406
Loannis Pratikakis / 2017 / ICDAR 2017 Competition on Document Image Binarization (DIBCO 2017) / 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition
C.Tensmeyer / 2017 / Document Image Binarization with Fully Convolutional Neural networks / 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition
Quang Nhat Vo / 2018 / Binarization of degraded document images based on hierarchical deep supervised network / Pattern Recognition 74(C):568~586
N. Stamatopoulos / 2013 / ICDAR 2013 Handwriting Segmentation Contest / 12th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) :1402~1406
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C.Tensmeyer / 2017 / Document Image Binarization with Fully Convolutional Neural networks / 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition
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