面向文档分析的微型CNN特征点描述：方法与数据集
计算机视觉与模式识别
2021-09-10 v1
摘要
本文研究文档分析与模板匹配背景下的特征点描述问题。我们的研究表明，该任务需要特定的训练数据，尤其是当我们要训练一个可在计算资源有限的设备上使用的轻量级神经网络时。本文构建并提供了一个数据集，同时给出了一种训练图像块检索方法。我们通过训练一个轻量级神经网络证明了该数据的有效性，并展示了其在文档图像块匹配与通用图像块匹配中的性能。训练在所提供的数据集上进行，并与HPatches训练数据集对比；测试则使用HPatches测试框架以及两个公开数据集——MIDV-500和MIDV-2019，它们包含在复杂背景上拍摄的各种文档图像。
引用
@article{arxiv.2109.04134,
title = {Tiny CNN for feature point description for document analysis: approach and dataset},
author = {A. Sheshkus and A. Chirvonaya and V. L. Arlazarov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.04134},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 5 figures, submitted to Computer Optics