[发明专利]一种基于度量学习的少样本文档版面分析方法有效
| 申请号： | 202010884195.6 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN112069961B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 徐行;赖逸;张鹏飞;邵杰;陈李江 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V30/40 | 分类号： | G06V30/40;G06V10/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 温利平 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于度量学习的少样本文档版面分析方法，通过提取的文档图像的原始特征图来构建不同区域的位置注意力特征以及通道注意力特征，利用卷积网络的融合能够充分利用这些特征图中不同区域的表征特征；同时，以融合得到的表征特征来进行原型构建，以及利用分割得到的结果采用对齐操作，从而达到利用少量的数据来进行文档内容分割，同时提高分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 度量 学习 样本 文档 版面 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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