DeepGenStruct Notebooks

DeepGenstruct-Notebooks

TLDR: Las fuentes constituyen un recurso impresionante, libre y sin explotar para capacitar modelos de reconocimiento de imágenes de texto. Entrene en datos sintéticos (fuentes) y transfiera a dígitos escritos a mano.

Citación:

Vinay Uday Prabhu, Sanghyun Han, Dian Ang Yap, Mihail Douhaniaris, Preethi Seshadri y John Whaley, Fonts-2-Handwriting: un marco de entrenamiento de sembrados para la clasificación de dígitos universales , los procedimientos, el taller de ICLR 2019 sobre modelos generativos en profundidad para datos altamente estructurados, mayo de 2019, New orleans, USA, USA.

Bibtex:

@InProcedings {Prabhu2019sat, autor = {Vinay Uday Prabhu, Sanghyun Han, Dian Ang Yap, Mihail DoUhaniaris, Preethi Seshadri y John Whaley}, Journal = {Actas, Título de ICLR 2019 sobre modelos generativos en profundidad para datos altamente estructurados}, Pages = {1-11}, Título de ICLR 2019. Fonts-2-Handwriting: un marco de entrenamiento de semilla-augión para la clasificación de dígitos universales}, año = {2019}}