UVDoc 是一种基于神经网络的文档解扭曲方法，旨在通过深度学习技术改善文档图像的几何校正效果。UVDoc 的核心思想是利用全卷积神经网络（FCN）来预测文档的三维网格结构和二维解扭曲网格，从而实现对文档图像的几何失真校正。
UVDoc 数据集是专门为这一方法开发的，包含20,000张伪摄影风格的文档图像，并结合了物理准确的3D形状和失真函数注释。这些数据集用于训练和验证UVDoc模型，以提高其在真实场景中的表现。UVDoc数据集的设计目标是缩小合成文档数据集（如Doc3D）与真实文档照片之间的差距，从而提升模型在实际应用中的鲁棒性和准确性。
UVDoc方法通过双头网络架构，同时预测3D网格表示和2D解扭曲网格，从而在物理上建立了一种隐式耦合关系。这种方法不仅提高了去扭曲性能，还减少了所需的训练数据量。UVDoc在多个基准测试中表现优异，包括MS-SSIM、LD和AD等视觉指标，以及OCR性能。
UVDoc是一种先进的文档解扭曲技术，通过神经网络实现高效的几何校正，并通过UVDoc数据集提供了一个高质量的训练平台，以支持未来相关研究的发展
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