一种基于YOLOv3和数学形态学的表格检测方法

摘要：

本文提出利用形态学函数进行特征强化的数据预处理方法,结合一阶段目标检测器YOLOv3进行表格检测.实验证明,在利用特征强化的方法后,本文的F1-Score的相对提升达到1％,优于二阶段的Faster R-CNN方法.考虑到本文的方法在模型训练和推断中无须引入额外的计算量,因此本文的方法具有较强的推广性.

关键词：表格检测、图像处理、深度学习

所属期刊栏目：17

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：2019年教育部-百度大学生创新创业联合基金项目;基于PaddlePaddle的文档信息结构化研究与应用

在线出版日期：2021-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：14-16