《计算机应用杂志》发表论文赏析
作者:杨有, 张汝荟, 许鹏程, 康慷, 翟浩
单位:1.重庆国家应用数学中心(重庆师范大学),重庆 401331;2.重庆师范大学 计算机与信息科学学院,重庆 401331
摘要:精准分割民国档案图像中的印章,有助于该类档案的智慧应用。针对民国档案印侵严重和过多噪声的问题,提出用于印章分割的网络UNet-S。该网络在保留U-Net的编解码器结构和跳跃连接的基础上从三个方面进行改进:一是使用多尺度残差模块替代U-Net原有的卷积层,使UNet-S既能有效提取多尺度特征,又能避免网络退化和梯度爆炸等问题;二是在多尺度残差模块中将普通卷积替换为深度可分离卷积(DSConv),大幅减少网络的参数量;三是使用BCEDiceLoss并根据仿真实验结果优选权重因子,以解决民国档案数据不平衡的问题。实验结果表明,相较于U-Net、DeepLab v2等网络,UNet-S的Dice相似系数(DSC)、平均交并比(mIoU)、平均像素准确率(MPA)取得了最优结果,最多提高了17.38%、32.68%和0.6%,参数量最多下降了76.64%。可见,UNet-S在民国档案数据集中分割效果更佳。
关键词:深度可分离卷积,U-Net,多尺度特征提取,民国档案,印章分割
基金资助:重庆市研究生联合培养基地项目(2019-45);重庆师范大学(博士启动/人才引进)基金资助项目(21XLB032)