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2023-06-04 发布于四川
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基于深度学习的手写体乐谱谱线删除方法.pdf

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本发明公开了基于深度学习的手写体乐谱谱线删除方法，本发明模型训练所用数据集为ICDAR/GREC2013手写体五线谱谱线删除比赛数据集，并且对该数据集进行数据增强，本发明使用了3种不同的数据增强方法。本发明的手写体乐谱谱线删除深度卷积神经网络模型，将含有乐谱图像输入的模型，模型的直接输出不含谱线的乐谱图像的结果图。本方法引入了旋转，谱线间断，谱线加粗3种额外噪声来模拟自然场景下的乐谱，提升了模型的泛化能力。提出了手写体乐谱谱线删除模型，实现了99.3％的删除准确率，在实时性上完成一张1024*

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112686272 A (43)申请公布日 2021.04.20 (21)申请号 202011512328.3 (22)申请日 2020.12.19 (71)申请人北京工业大学地址

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