基于HED网络的快速纸张边缘检测方法

赵启雯; 徐琨; 徐源

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HED网络是目前边缘检测性能较好的深度学习网络模型之一,但使用HED网络进行纸张边缘检测时,检测速度较慢,达不到实时性要求.在保证检测精度的前提下,本文提出一种基于HED网络的快速纸张边缘检测方法.将轻量级网络MobileNetV2作为HED主干网,并去除MobileNetV2网络的后2个bottleneck模块和输出通道数较大的卷积层,进一步加快检测速度.此外,去除网络中的池化层,增加一个步长为1的5×5卷积层,提高检测精度.本文制作包含多种情况的纸张数据集MPDS,将本文方法在MPDS上进行训练和测试.实验结果表明,本文提出的模型将ODS和OIS指标分别提高到了0.867和0.876,检测速度可达42.68 FPS,本文方法可以快速准确地进行纸张边缘检测,满足桌面增强系统对纸张检测的要求.

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来源
《计算机与现代化》 |2021年第5期|1-512|共6页
作者
赵启雯; 徐琨; 徐源;
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作者单位

长安大学信息工程学院陕西西安 710064;

长安大学信息工程学院陕西西安 710064;

长安大学信息工程学院陕西西安 710064;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
纸张边缘检测; 复杂场景; HED; MobileNetV2;

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