DocEnTR: 文档图像增强的端到端转换器

DocEnTR: 文档图像增强的端到端转换器

DocEnTR DocEnTr: An end-to-end document image enhancement transformer - ICPR 2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/DocEnTR

1. 项目基础介绍及编程语言

DocEnTR是一个基于深度学习的文档图像增强项目，它旨在通过先进的变换器模型来改善文档图像的质量。该项目使用Python编程语言实现，主要依赖于PyTorch框架，同时利用了vision transformers库来构建模型。

2. 项目核心功能

该项目的核心功能是提供一个端到端的文档图像增强转换器，它能够处理退化的文档图像并进行增强（二值化），以恢复图像的清晰度和可读性。具体来说，DocEnTR具有以下核心特点：

• 图像增强：通过模型处理，提高文档图像的对比度和清晰度。
• 端到端处理：从图像输入到输出增强图像，整个过程自动化，无需人工干预。
• 二值化：将增强后的图像转换为黑白二值图像，便于后续的文字识别等处理。
• 多数据集支持：支持DIBCO、H-DIBCO和PALM等多个公开数据集，以适应不同的图像处理需求。

3. 项目最近更新的功能

最近的项目更新主要包含以下几个方面：

• 模型性能优化：对模型的结构进行了优化，提高了图像处理的速度和效果。
• 新模型变体：增加了不同大小的模型变体，如Base和Large，以及不同patch size的选项，以满足不同的性能需求。
• 训练和测试脚本更新：更新了训练和测试脚本，使得模型的训练和测试过程更加便捷和高效。
• 预训练模型发布：提供了多个预训练模型，方便用户直接使用或在此基础上进行进一步的研究和开发。

以上更新内容进一步增强了DocEnTR项目的可用性和实用性，为文档图像处理领域提供了一个强有力的工具。

DocEnTR DocEnTr: An end-to-end document image enhancement transformer - ICPR 2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/DocEnTR