亿保杯票据分割比赛:初赛策略与Deeplab网络应用
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更新于2024-08-05
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"亿保杯–票据分割比赛1"
在亿保杯–票据分割比赛中,参赛者面临的主要任务是对重叠的文本进行分割,这是一项基于图像处理和深度学习的挑战。该比赛旨在解决实际场景中票据上的重叠文本问题,以便后续进行更准确的信息采集和处理。评价标准是Intersection over Union (IOU),这是一种衡量分割效果的标准,要求分割出的区域与真实区域的交集占比。
参赛团队需要设计和实现有效的分割网络算法来完成任务。在初赛阶段,几种常见的分割网络框架被尝试和应用,包括:
1. Deeplab_v3:基于Deeplab网络,它引入了膨胀卷积,以扩大感受野并保持分辨率,从而更好地处理物体边缘。Deeplab在网络架构上进行了优化,例如采用DRN(Dilated Residual Networks),并在ResNet和VGG的基础上进行了改进。
2. FCN(Fully Convolutional Network)的变体:参考TextSnake的FCN网络,其基础是VGG16模型,并结合了FPN(Feature Pyramid Network)以提高多尺度特征的捕捉能力。
3. U-Net:这是一个在医学图像分割领域表现出色的网络,此版本基于VGG11,通过跳跃连接实现特征融合,有助于恢复细节信息。
在训练过程中,团队采用了分水岭算法对边缘像素进行加权处理。损失函数采用了BCEloss(Binary Cross Entropy Loss),并对边缘和重叠部分的像素赋予更高的权重,以提升边缘识别的准确性。这种方法有助于在训练后期提高模型对文本边缘像素的预测精度,尤其是重叠部分的识别,从而提高整体分割效果。
这些解决方案不仅关注初赛任务,还考虑了如何将技术应用于实际场景,例如采用弱监督学习的分割识别网络,以解决更为复杂的单据文本重叠问题。这样的比赛不仅推动了深度学习技术在文本分割领域的应用,也为解决实际业务问题提供了创新思路和方法。
2021-08-18 上传
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