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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,058 - 1,061 (4page)
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As optical character recognition technology is one of the pattern recognition technologies that have been studied for a long time, deep learning-based scene text recognition (STR) has obtained much attention due to the advances in deep learning and the availability of large-scale text image datasets. However, as the previous deep learning-based STR algorithms are trained with a single language (e.g., English or Chinese), it is limited to applying to a real-world environment where multi-languages appear simultaneously. In this paper, we retrain the off-the-shelf STR deep networks with multilanguages (specifically Korean and English) for the purpose of real-world applications such as text understanding for outdoor signs or banners. Then, the text classification performance of the retrained STR models and the effect of multilingual training are analyzed.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 베이스라인 문자인식 네트워크
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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