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Compressed Domain Text-Line Localization in Challenging Handwritten Documents using Deep Feature Learning from JPEG Coefficients
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种在JPEG压缩领域中实现文本行定位的方法，通过使用改进的CompTLL-UNet网络模型，在ICDAR2017和ICDAR2019的JPEG压缩版本上进行训练和测试，以较低的存储和计算成本实现了最新性能。
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关键要点
- 提出了一种在JPEG压缩领域实现文本行定位的方法。
- 使用改进的CompTLL-UNet网络模型进行深度特征学习。
- 在ICDAR2017和ICDAR2019的JPEG压缩版本上进行训练和测试。
- 实现了较低的存储和计算成本下的最新性能。
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