GL-PGENetは、複数の劣化したカラー文書画像を強化するために設計された新しいアーキテクチャです。グローバルな外観補正とローカルセグメンテーションを統合した階層強化フレームワーク、ピクセル単位マッピングの代わりに学習された中間パラメータ表現を通じて強化された出力を生成するパラメータ生成メカニズムを備えたDual-Branch Local-Refine Network、およびドキュメントイメージ特性に合わせて調整されたdense blockを統合した修正NestUNetアーキテクチャを特徴とします。 500,000以上のサンプルを含む合成データセットの大規模な事前トレーニングとタスクごとの微調整を実行する2段階のトレーニング戦略を使用します。