|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
Применение методов глубокого обучения в задачах сегментации текстовых изображенийдипломная работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Ершов Н.М.
- Автор: Бурикова А.Г.
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2024
- Аннотация: Настоящая работа посвящена решению задачи сегментации текстовых изображений. Целью такой сегментации является выделение на изображении документа текстовых блоков, соответствующих колонкам, заголовкам, колонтитулам и т.д. В работе 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 сверточных нейронных сетей и модели U-Net. Описывается метод автоматической генерации обучающих примеров для обучения нейронной сети. Рассматривается процессы настройки модели, ее обучения и тестирования. Приводятся результаты численного исследования обученных моделей на реальных данных, которые показывают перспективность предложенного подхода.
- Добавил в систему: Ершов Николай Михайлович