Font_Recognition DeepFont

ディープラーニングを使用したフォント認識-DeepFont（Adobe）

Deepfont Paperは、Adobe.incによって作成された手法で、Deep Learningを使用して画像からフォントを検出します。彼らは彼らの作品を一般の人々のための論文として発表しました。彼らの仕事を鼓舞して、私は彼らの論文を作業コードに変えました。

ディープフォントのキーポイント：

• 2383フォントカテゴリを含むAdobevfrデータセットでトレーニングされています
• そのドメインはCNNを適応させました
• その学習は、モデル圧縮に基づいています

作業は4つのステップに分割されます。

• データセット： Adobevevfr Dataset DataLinkのサイズは大きく、多くのフォントカテゴリが含まれています。 TextreCognitionDatagenerator Githubを使用して、必要なフォントパッチに基づいてカスタムデータセットを作成しました。サンプルフォルダーはこのレポで利用可能になります。

• データセットの前処理：フォントはオブジェクトのようではなく、機能を分類するために巨大な空間情報を必要とするためです。非常に微細な機能を特定するために、Deepfontが特定の前処理技術を使用した変更を変更する

  • ノイズ
  • ぼやけ
  • 過度の回転
  • シェーディング（勾配照明）
  • 可変文字間隔
  • 可変アスペクト比

• CNNアーキテクチャ：他の画像分類CNNネットワークとは異なり、彼らは2つのサブネットワークのような新しいスキーマに従いました。

  • 低レベルのサブネットワーク：合成および実世界のデータの複合セットから学習しました。
  • 高レベルのサブネットワーク：詳細と説明のために、低レベルの機能から深い分類器を学び、彼らの論文を読んでください

• フレームワーク（Keras）：そのプロトタイピングとして、Kerasを使用してパイプライン全体を構築しました。他のフレームワークでプロトタイプをお気軽に。

               Thanks to DeepFont Team for their amazing work
  

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