OCR

deep-text-recognition-benchmark를 통해 OCR을 진행하기 전에 알면 좋은 기법들에 대해 알아보겠다.CNN은 Convolution Layer와 Pooling Layer를 통과하는 알고리즘으로 보통 classification(분류)모델을 만드는데

📕서론 삼성 앨범 기능 중 이미지에서 글자 영역을 detect하고 recognition하는 기능이 있다. 이 기능을 구현 해보려고 한다. 문서OCR 순서 이미지에서 글자 영역을 찾는다 (Craft 사용) 찾은 영역을 crop하여 recognition한다 (d

앞의 포스팅에서 Craft의 학습 과정에대해 알아 보았다.손글씨 OCR도 진행 하고싶었지만 손글씨는 학습 방식에 맞지않는 특징들이 많아 추후에 진행 해보도록 하겠다.clovaai에는 공개된 데이터 SynthText, IC13, IC17을 통해 학습한 기본 모델을 제공해

📕서론 naver의 Craft detect 모델을 준비 하였으니 이제 본격적으로 recognition 모델을 만들어 보자. 1. 학습 데이터 준비 먼저 학습데이터 준비는 다음과 같은 3가지 단계로 진행하였다. 1. 데이터 다운로드 사이트 : AI HUB Kagg