HoughNet：用于消失点检测的神经网络架构
计算机视觉与模式识别
2020-07-09 v2 人工智能
摘要
本文提出一种基于快速 Hough 变换层的新型神经网络架构。此类层使我们的神经网络能够跨整幅图像从线性区域而非局部区域累积特征。我们通过解决文档图像中消失点检测问题来展示其潜力。该问题出现在非受控条件下对文档进行拍摄时。此时文档图像会遭受包括射影变换在内的若干特定畸变。为训练模型，我们使用 MIDV-500 数据集并给出测试结果。所提方法较强的泛化能力通过将其应用于完全不同的 ICDAR 2011 去扭曲竞赛得到验证。在已发表涉及这些数据集的论文中，作者以开源 OCR 引擎 Tesseract 正确识别的单词数来衡量消失点检测质量。为与之比较，我们复现该实验并表明我们的方法优于当前最优（SOTA）结果。
引用
@article{arxiv.1909.03812,
title = {HoughNet: neural network architecture for vanishing points detection},
author = {Alexander Sheshkus and Anastasia Ingacheva and Vladimir Arlazarov and Dmitry Nikolaev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.03812},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 6 figures, 2 tables, 28 references, conference