Глубокое обучение для детектирования объектов на изображениях документов

Abstract

В данной статье рассмотрены глубокие сверточные нейронные сети для решения задачи обнаружения объектов на изображении и их классификации. Проведен сравнительный анализ различных методов и архитектур, применяемых для решения задачи обнаружения объектов. Разработан нейросетевой алгоритм разметки изображений текстовых документов, базирующийся на предобработке изображения, упрощающей локализацию отдельных частей документа и последующее распознавание локализованных блоков с помощью глубокой сверточной нейронной сети. Разработана программа полуавтоматической сегментации, позволяющая упростить подготовку обучающей выборки для решения задач обнаружения и классификации объектов.