論文の概要: ShaDocFormer: A Shadow-Attentive Threshold Detector With Cascaded Fusion Refiner for Document Shadow Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06670v3
• Date: Wed, 20 Mar 2024 02:31:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 22:37:29.187544
• Title: ShaDocFormer: A Shadow-Attentive Threshold Detector With Cascaded Fusion Refiner for Document Shadow Removal
• Title（参考訳）: ShaDocFormer: ドキュメントシャドウ除去のためのカスケード融合精錬器を備えたシャドウ検出用閾値検出器
• Authors: Weiwen Chen, Yingtie Lei, Shenghong Luo, Xuhang Chen, Ziyang Zhou, Mingxian Li, Chi-Man Pun,
• Abstract要約: 本稿では,文書陰影除去の問題に対処するために,従来の手法とディープラーニング技術を統合したTransformerベースのアーキテクチャを提案する。 ShaDocFormerアーキテクチャは、Shadow-attentive Threshold Detector (STD)とCascaded Fusion Refiner (CFR)の2つのコンポーネントで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.890313067227964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document shadow is a common issue that arises when capturing documents using mobile devices, which significantly impacts readability. Current methods encounter various challenges, including inaccurate detection of shadow masks and estimation of illumination. In this paper, we propose ShaDocFormer, a Transformer-based architecture that integrates traditional methodologies and deep learning techniques to tackle the problem of document shadow removal. The ShaDocFormer architecture comprises two components: the Shadow-attentive Threshold Detector (STD) and the Cascaded Fusion Refiner (CFR). The STD module employs a traditional thresholding technique and leverages the attention mechanism of the Transformer to gather global information, thereby enabling precise detection of shadow masks. The cascaded and aggregative structure of the CFR module facilitates a coarse-to-fine restoration process for the entire image. As a result, ShaDocFormer excels in accurately detecting and capturing variations in both shadow and illumination, thereby enabling effective removal of shadows. Extensive experiments demonstrate that ShaDocFormer outperforms current state-of-the-art methods in both qualitative and quantitative measurements.
• Abstract（参考訳）: ドキュメントシャドーは、モバイルデバイスを使用してドキュメントをキャプチャするときに発生する一般的な問題であり、可読性に大きな影響を及ぼす。 現在の手法では、シャドーマスクの不正確な検出や照明推定など、様々な課題に直面している。 本稿では,文書陰影除去問題に対処するために,従来の手法とディープラーニング技術を統合するトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるShaDocFormerを提案する。 ShaDocFormerアーキテクチャは、Shadow-attentive Threshold Detector (STD)とCascaded Fusion Refiner (CFR)の2つのコンポーネントで構成されている。 STDモジュールは従来のしきい値設定技術を採用し、Transformerのアテンション機構を利用してグローバル情報を収集し、シャドーマスクの正確な検出を可能にする。 CFRモジュールのカスケード及び凝集構造は、画像全体の粗大な復元プロセスを容易にする。 その結果、ShaDocFormerは、シャドウと照明の両方のバリエーションを正確に検出およびキャプチャし、効果的にシャドウを削除することができる。 大規模な実験により、ShaDocFormerは定性測定と定量的測定の両方で現在の最先端の手法より優れていることが示された。

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