AlexNet做文档布局分析 (版面分析)&数据集
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????
机器学习AI算法工程 公众号：datayx
文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI, Regions of Interest) 的过程。阅读系统需要从非文本区域分割文本区域，并按正确的阅读顺序排列。将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布局分析。但文本区域在文档中扮演不同的逻辑角色（标题，标题，脚注等），这种语义标记是逻辑布局分析的范围。
项目相关代码 和预训练模型 、数据集 获取：
关注微信公众号 datayx 然后回复 版面分析 即可获取。
AI项目体验地址 https://loveai.tech
样本解释:
坐标文件(BBox):首行格式为:图片名称、图片宽度、图片高度;下面为每个区域的坐标信息，格式为:编号、类型、左上 X 坐标、左上 Y 坐标、右下 X 坐标、右下 Y 坐标，其中类型有 3 种，text 表示文本，image 表示图片，table 表示表格。
掩膜图片(Mask):红色表示文本区域，绿色表示图片区域，蓝色表示表格区域
图像分割(Segmentation)是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。
基于图论的方法、基于像素聚类的方法和基于深度语义的方法这三大类
边界框回归:相比传统的图像分类，目标检测不仅要实现目标的分类，而且还要解决目标的定位问题，即获取目标在原始图像中的位置信息。
AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构，学习更丰富更高维的图像特征。AlexNet的特点：
更深的网络结构
使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征
使用Dropout抑制过拟合
使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合
使用Relu替换之前的sigmoid的作为激活函数
多GPU训练
文档布局分析 & 扭曲文档图像恢复
阅读过本文的人还看了以下文章：
【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解，通俗易懂！
《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码
特征提取与图像处理(第二版).pdf
python就业班学习视频，从入门到实战项目
2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码
《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码
《深度学习之pytorch》pdf+附书源码
PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》
【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》
《Python数据分析与挖掘实战》PDF+完整源码
汽车行业完整知识图谱项目实战视频(全23课)
李沐大神开源《动手学深度学习》，加州伯克利深度学习（2019春）教材
笔记、代码清晰易懂！李航《统计学习方法》最新资源全套！
《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码
将机器学习模型部署为REST API
FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享
重要开源！CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别
yolo3 检测出图像中的不规则汉字
同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
前海征信大数据算法：风险概率预测
【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类
VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目
特征工程(一)
特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块
特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF
特征工程(四): 类别特征
特征工程(五): PCA 降维
特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠
特征工程(七)：图像特征提取和深度学习
如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？
Machine Learning Yearning 中文翻译稿
蚂蚁金服2018秋招-算法工程师（共四面）通过
全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合)
斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）
python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站
中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程
不断更新资源
深度学习、机器学习、数据分析、python
搜索公众号添加： datayx
QQ群
333972581
