Font_Recognition DeepFont

Reconhecimento de fontes usando o Deep Learning - DeepFont (Adobe)

O Deepfont Paper é uma técnica criada pelo Adobe.inc para detectar a fonte de imagens usando o aprendizado profundo. Eles publicaram seu trabalho como artigo para o público. Inspirando o trabalho deles, converti a tese deles em um código de trabalho.

Pontos -chave de DeepFont:

• É treinado no conjunto de dados Adobevfr, que contém 2383 categorias de fontes
• Seu domínio adaptado CNN
• Seu aprendizado é baseado na compactação do modelo

O trabalho é dividido em 4 etapas:

• DataSet: como o DataSet DataSet do Adobevfr é enorme em tamanho e contém muitas categorias de fontes. Criamos o conjunto de dados personalizado com base nos patches de fonte necessários usando o textRecognitionDatagenerator Github. A pasta de amostra estará disponível neste repositório.

• Pré -processamento do conjunto de dados: as fontes não são como objetos, ter que ter enormes informações espaciais para classificar seus recursos. Para identificar, a mudança de recurso muito minuciosa Deepfont usou certas técnicas de pré -processamento, elas são

  • Barulho
  • Borrão
  • Rotação perpectiva
  • Sombreamento (iluminação de gradiente)
  • Espaçamento variável de caracteres
  • Proporção variável

• Arquitetura da CNN: Ao contrário de outra rede de classificação de imagem, eles seguiram um novo esquema como duas sub -redes,

  • Sub-rede de baixo nível : aprendida com o conjunto composto de dados sintéticos e do mundo real.
  • Sub-rede de alto nível : aprende um classificador profundo dos recursos de baixo nível para obter mais detalhes e esclarecimentos, leia seu artigo

• Framework (Keras): Como prototipagem, usei Keras para construir todo o pipeline. Sinta -se à vontade para protótipo em outras estruturas.

               Thanks to DeepFont Team for their amazing work
  

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