基于医学图像分割任务，我们提出了一种名为 MS-UNet 的新型 U-Net 模型。与 Swin-UNet 和 TransUnet 中使用的单层 U-Net 解码器结构不同，我们专门为 U-Net 设计了基于 Swin Transformer 的多尺度嵌套解码器。我们还提出了一种新颖的边界损失和即插即用微调去噪模块，这不仅有效提高了 MS-UNet 的分割性能，还可以单独应用于其他模型。实验证明，MS-UNet 在更高效的特征学习能力方面有效提升了网络性能，尤其是在少量训练数据的极端情况下，并且所提出的边界损失和去噪模块能显著增强 MS-UNet 的分割性能。

Sep, 2023

该研究提出了一种全卷积网络，通过多模态方法从文档图像中提取语义结构，并使用像素级分割方式考虑文档的语义结构提取。该方法不仅考虑文本的视觉外观，还考虑文本的内容，通过有效的合成文档生成数据进行预训练和半监督学习方法滴定优化网络架构，施加于真实文档上，此方法极大地提高了分割的性能表现。

Jun, 2017

UDoc 是一个新的文档理解的统一预训练框架，它通过使用三个自监督损失约束表示模型，将单词和视觉特征作为输入，使神经网络从无标签的数据中学习到更好的文档表示，并取得了下游任务的提升。

Apr, 2022

提出了基于编码器解码器的方法 DoubleU-Net，该方法在一些医学图像数据集上的实验证明相比于现有方法可获得更准确的语义分割结果。

Jun, 2020

本文提出了一种新颖的端到端模型 DSDL，将多标签图像分类问题视为字典学习任务，利用自动编码器将类级语义生成语义词典，利用字典表示 CNN 提取的视觉特征，同时通过 APUS 算法优化，为多标签图像分类问题提供了一种简单而优雅的解决方案，与现有技术相比具有更好的性能。

Dec, 2020

本文介绍了一种多模态神经网络，结合了 OCR 提取的文本和图像信息，来对文献图像进行分类。该方法在 Tobacco3482 和 RVL-CDIP 数据集上的准确率提高了 3%。

Jul, 2019

本文提出了一种新的医学图像分割框架 TransUNet，它将 Transformers 和 U-Net 结合起来，通过编码全局上下文和恢复本地细节信息来实现更精确的分割，针对不同的医学应用，TransUNet 优于其他竞争方法。

Feb, 2021

本文提出了一种利用深度卷积神经网络学习特征进行文档图像分类和检索的最新技术，证实与手工制作的替代方法相比，能够更好地学习抽象特征，且具有压缩鲁棒性和跨领域迁移性，并在新的 IIT-CDIP 数据集中提供了 400,000 个文档图像用于深度学习。

Feb, 2015

本文提出一种基于图网络架构的表格识别方法，在视觉特征提取方面融合了卷积神经网络的优势；实验证明该方法优于基准线方法。此外，为了解决大规模数据集问题，文中提出了一种合成数据集，并开源了数据集生成及图网络训练框架，以推进研究的可复制性。

May, 2019

介绍了 Dilated-UNet，结合了 Dilated Transformer 块和 U-Net 架构，用于快速准确地进行医学图像分割，并在多个具有挑战性的医学图像分割数据集上取得了优于其他模型的成果。

Apr, 2023