Font_Recognition DeepFont

使用深度学习的字体识别-DeepFont（Adobe）

DeepFont Paper是Adobe.inc创建的一种技术，可从图像中使用深度学习来检测字体。他们发表了作为公众论文的作品。在启发他们的工作时，我将他们的论文转换为工作代码。

DeepFont的关键点：

• 它在包含2383个字体类别的Adobevfr数据集上训练
• 它的域调整了CNN
• 它的学习基于模型压缩

工作分为4个步骤：

• 数据集：由于Adobevfr DataSet DataLink的大小很大，并且包含很多字体类别。我们使用TexTreCognitionDatagenerator GitHub创建了基于所需字体补丁的自定义数据集。样品文件夹将在此存储库中可用。

• 数据集的预处理：字体不像对象，必须大量空间信息对其功能进行分类。为了确定非常小的功能更改，deepfont使用了某些预处理技术

  • 噪音
  • 模糊
  • 欣赏旋转
  • 阴影（梯度照明）
  • 可变字符间距
  • 可变纵横比

• CNN体系结构：与其他图像分类CNN网络不同，他们遵循了一个新的模式，例如两个子网，

  • 低级子网络：从合成和现实世界数据的复合集中学到的。
  • 高级子网络：从低级功能中学习一个深层分类器以获取更多细节和澄清，请阅读他们的论文

• 框架（Keras）：作为原型制作，我使用Keras构建了整个管道。在其他框架中随意进行原型。

               Thanks to DeepFont Team for their amazing work
  

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