Jun, 2024

为科学图像集分割死海古卷片段

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TL;DR本文介绍了一种用于从以色列古物管理局（IAA）策划的图像中分割手稿碎片的定制流水线，并通过隔离和解决每个困难的定制方法来解决标尺、颜色、号码栏以及黑色背景等难题。此外，我们创建了一个带有条形码检测和碎片分割真值信息的数据集，并在该数据集上定性和定量地评估流水线步骤。该数据集公开可用，旨在解决碎片图像和评估指标的缺乏，并使研究人员能够以可靠且可重复的方式评估他们的方法。
发现论文，激发创造
  • 历史文献的文本行分割：一份调查报告

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    Apr, 2007

  • AquaSAM：水下图像前景分割

    AquaSAM 是扩展 Segment Anything Model (SAM) 在水下图像上的成功的首次尝试，用于创建一种多功能的水下目标分割方法。通过对 SUIM 数据集进行自动标签分类和提取，以及通过简化微调方法，AquaSAM 在水下图像分割任务中表现优于默认的 SAM 模型，尤其是在珊瑚礁等难度较高的任务上，平均 Dice Similarity Coefficient (DSC) 提高 7.13%，平均 mIoU 提高 8.27%。

    Aug, 2023

  • READ-BAD: 基于文献资料的基线检测新数据集及评价方案

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    May, 2017

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    Jan, 2024

  • 利用全扫描图像进行自动诊断的组织伪影分割与严重程度分析

    提出了一种利用卷积神经网络的系统，结合了严重程度评估与伪影检测，通过使用 DoubleUNet 对伪影进行分割以及六个微调后的卷积神经网络模型来确定伪影的严重程度，该方法在伪影分割方面的准确性较当前技术领先水平提高了 9%，在伪影的严重程度评估方面与病理学家的评估结果具有 97% 的强相关性，而且该系统在异构数据集上表现出良好的鲁棒性，并且与自动分析系统集成后可以得到实际的应用性。

    Jan, 2024

  • 阿拉伯手写文本行数据集

    将阿拉伯手稿分割成文本行和单词是使识别系统更高效准确的重要步骤。我们提出了一个新的数据集，专门设计用于历史阿拉伯脚本，并在单词层面进行位置标注。

    Dec, 2023

  • 分割混乱文本：检测从历史报纸影像中提取的文本边界

    利用深度学习模型，我们在处理光学字符识别的历史报纸图片中的婚姻公告数据的文本分割任务上，表现显著优于现有技术。

    Dec, 2023

  • 组织横截面和笔记标记的图像分割

    我们开发了一个基于卷积神经网络的组织和笔迹分割模型，通过对 200 张 H&E 染色 WSI 数据集的训练，在组织分割和笔迹分割方面取得了较高的准确性。我们还提出了一种基于聚类的后处理方法，用于分离交叉部分，并证明该方法对于常见的玻片和扫描伪影具有鲁棒性。我们将经过训练的模型参数和后处理方法以 SlideSegmenter 的 Python 软件包公开发布。

    Jan, 2024

  • 自动化数据集生成应用于包裹物流

    本文提出一种用于实例分割的合成数据集生成方法，通过从流行的图像搜索引擎中获取对象感兴趣的图像，实现了从数据采集到最终数据集形成的全自动化流程，并比较了三种不同的图像选择方法和四种不同的混合方法，该方法的有效性在包裹分割中得到了验证。

    Oct, 2022

  • You Actually Look Twice At it (YALTAi): 在 Kraken 引擎内使用目标检测方法代替区域分割

    我们提出了使用等面矩形进行对象检测的方法，以替换基于像素分类的多边形化，从而更有效地完成光学字符识别中的版面分析任务。对历史文献进行测试时，使用 YOLOv5 的结果比 Kraken 更为优秀。我们提供了两个历史文献训练和评估数据集，并发布了一个新软件包，YALTAi，它将 YOLOv5 注入到 Kraken 4.1 的分割流程中。

    Jul, 2022