Font_Recognition DeepFont

การรับรู้แบบอักษรโดยใช้การเรียนรู้ลึก - DeepFont (Adobe)

DeepFont Paper เป็นเทคนิคที่สร้างโดย Adobe.inc เพื่อตรวจจับตัวอักษรจากภาพโดยใช้การเรียนรู้ลึก พวกเขาตีพิมพ์ผลงานของพวกเขาเป็นกระดาษสำหรับสาธารณะ แรงบันดาลใจในการทำงานของพวกเขาฉันแปลงวิทยานิพนธ์ของพวกเขาเป็นรหัสการทำงาน

Keypoints of DeepFont:

• ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูล AdobeVFR ซึ่งมีหมวดหมู่แบบอักษร 2383 ตัว
• โดเมนดัดแปลง CNN
• การเรียนรู้ขึ้นอยู่กับการบีบอัดแบบจำลอง

งานแบ่งออกเป็น 4 ขั้นตอน:

• ชุดข้อมูล: เนื่องจากชุดข้อมูล ADOBEVFR DataLink มีขนาดใหญ่และมีหมวดหมู่ฟอนต์จำนวนมาก เราสร้างชุดข้อมูลที่กำหนดเองตามแพตช์แบบอักษรที่จำเป็นโดยใช้ TexTreCognitionDatagEnerator GitHub โฟลเดอร์ตัวอย่างจะมีอยู่ใน repo นี้

• การประมวลผลชุดข้อมูลล่วงหน้า: แบบอักษรไม่เหมือนวัตถุที่จะต้องมีข้อมูลเชิงพื้นที่ขนาดใหญ่เพื่อจำแนกคุณสมบัติของพวกเขา ในการระบุคุณสมบัตินาทีการเปลี่ยนแปลง DeepFont ใช้เทคนิคการประมวลผลล่วงหน้าบางอย่างที่พวกเขาเป็น

  • เสียงรบกวน
  • เบลอ
  • การหมุนแบบต่อเนื่อง
  • การแรเงา (การไล่ระดับสี)
  • ระยะห่างอักขระตัวแปร
  • อัตราส่วนมุมมองตัวแปร

• สถาปัตยกรรม CNN: ไม่เหมือนกับการจำแนกภาพอื่น ๆ ของเครือข่าย CNN พวกเขาติดตามสคีมาใหม่เช่นสองเครือข่ายย่อย

  • เครือข่ายย่อยระดับต่ำ : เรียนรู้จากชุดคอมโพสิตของข้อมูลสังเคราะห์และโลกแห่งความเป็นจริง
  • เครือข่ายย่อยระดับสูง : เรียนรู้ตัวจําแนกลึกจากคุณสมบัติระดับต่ำสำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมและการชี้แจงให้อ่านกระดาษของพวกเขา

• Framework (Keras): เป็นต้นแบบฉันใช้ Keras เพื่อสร้างท่อทั้งหมด อย่าลังเลที่จะสร้างต้นแบบในเฟรมเวิร์กอื่น ๆ

               Thanks to DeepFont Team for their amazing work
  

ลิขสิทธิ์© 2021 Robin Reni สงวนลิขสิทธิ์