基于深度学习的手写试卷文字擦除源码+模型+文档说明.zip

简介：
本资源提供了一套基于深度学习技术实现手写试卷文字自动擦除的完整解决方案，包括源代码、预训练模型及详细使用指南。 基于深度学习的试卷手写文字擦除项目包含源码、模型及文档说明等内容。数据划分方面，使用了1000张图片作为训练集，81张用于验证集。官方提供了共计1081对训练样本以及各200张的测试集A和B。 该任务的特点如下： - 图像分辨率较大 - 手写字包含红、黑、蓝等多种颜色，而印刷字通常为黑色 - 除了正常文字外，手写部分还包括线条与图案等元素 - 需要擦除试卷上的污渍和其他脏点 对于mask的生成方法是通过原始图片和标签图像之间的差值来计算。具体而言，RGB通道平均差值在20以上的设为1，低于此阈值则将该差值除以20。 训练数据增强方式包括横向翻转及小角度旋转，并随机裁剪成512x512的patch进行训练。整个过程分为两个阶段： - 第一阶段采用Dice损失函数与L1损失函数 - 第二阶段仅使用L1损失函数 测试时采取分块策略，将图像分割为多个512x512的小块以预测，并保持和训练一致的方式处理边缘信息。为了更好地利用边界区域的信息，在进行测试前会先对图片添加镜像填充（padding），并确保每次预测只保留每个小块的中心部分作为最终结果。