GL-PGENet은 다중 열화된 컬러 문서 이미지 향상을 위해 설계된 새로운 아키텍처입니다. 전역 외관 보정과 로컬 세분화를 통합한 계층적 향상 프레임워크, 픽셀 단위 매핑 대신 학습된 중간 매개변수 표현을 통해 향상된 출력을 생성하는 매개변수 생성 메커니즘을 갖춘 Dual-Branch Local-Refine Network, 그리고 문서 이미지 특성에 맞게 조정된 dense block을 통합한 수정된 NestUNet 아키텍처를 특징으로 합니다. 500,000개 이상의 샘플을 포함하는 합성 데이터 세트에 대한 대규모 사전 훈련과 작업별 미세 조정을 수행하는 2단계 훈련 전략을 사용합니다.
