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HED网络是目前边缘检测性能较好的深度学习网络模型之一,但使用HED网络进行纸张边缘检测时,检测速度较慢,达不到实时性要求。在保证检测精度的前提下,本文提出一种基于HED网络的快速纸张边缘检测方法。将轻量级网络MobileNetV2作为HED主干网,并去除MobileNetV2网络的后2个bottleneck模块和输出通道数较大的卷积层,进一步加快检测速度。此外,去除网络中的池化层,增加一个步长为1的5×5卷积层,提高检测精度。本文制作包含多种情况的纸张数据集MPDS,将本文方法在MPDS上进行训练