Font_Recognition DeepFont

딥 러닝 - DeepFont (Adobe)를 사용한 글꼴 인식

DeepFont Paper는 Deep Learning을 사용하여 이미지에서 글꼴을 감지하기 위해 Adobe.inc가 만든 기술입니다. 그들은 그들의 작품을 대중을위한 논문으로 출판했습니다. 그들의 작업에 영감을 주면서 나는 그들의 논문을 작업 코드로 전환했습니다.

DeepFont의 키패 인트 :

• 2383 글꼴 카테고리가 포함 된 Adobevfr 데이터 세트에 대한 교육
• 도메인은 CNN을 조정했다
• 학습은 모델 압축을 기반으로합니다

작업은 4 단계로 나뉩니다.

• 데이터 세트 : adobevfr 데이터 세트 DataLink의 크기가 크고 많은 글꼴 카테고리가 포함되어 있기 때문입니다. TextrecognitionDatagenerator Github을 사용하여 필요한 글꼴 패치를 기반으로 사용자 정의 데이터 세트를 만들었습니다. 샘플 폴더는이 repo에서 사용할 수 있습니다.

• 데이터 세트의 전처리 : 글꼴은 객체와는 다릅니다. 기능을 분류하기 위해 거대한 공간 정보가 필요합니다. 매우 미세한 기능 변경 DeepFont는 특정 전처리 기술을 사용했습니다.

  • 소음
  • 흐림
  • 관점 회전
  • 음영 (그라디언트 조명)
  • 가변 문자 간격
  • 가변 종횡비

• CNN 아키텍처 : 다른 이미지 분류 CNN 네트워크와 달리 두 개의 서브 네트워크와 같은 새로운 스키마를 따랐습니다.

  • 낮은 레벨 하위 네트워크 : 합성 및 실제 데이터의 복합 세트에서 배웠습니다.
  • 높은 수준의 하위 네트워크 : 자세한 내용과 설명을 위해 낮은 레벨 기능에서 깊은 분류기를 배우십시오.

• 프레임 워크 (Keras) : 프로토 타이핑으로서 Keras를 사용하여 전체 파이프 라인을 구축했습니다. 다른 프레임 워크의 프로토 타입을 자유롭게하십시오.

               Thanks to DeepFont Team for their amazing work
  

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