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• [논문리뷰] CRAFT: Character Region Awareness for Text Detection

  Artificial Intelligence/Computer Vision 2021. 3. 21. 06:15

  개요 이 논문은 Scene Text Detection Task에서 bounding box가 직사각형 모양이 아닌 경우들에 있어서 기존의 모델들이 가지고 있었던 한계점을 돌파하는 데에 그 주안점을 두고 있습니다. 바로 word level이 아니라 character level로 detect한 후 character들 간의 관계를 찾는 방식인데요, 개인적으로 주어진 데이터셋에 문제해결방식을 맞추는 것이 아니라 문제해결방식에 데이터셋을 맞추는 인상을 받아 놀라웠습니다. 그럼 어떻게 ClovaAI가 풀어나갔는지 간단히 살펴보도록 하겠습니다. 이 포스팅에서 첨부하는 이미지 및 코드는 아래 링크들로부터 가져왔음을 밝힙니다. 코드: https://github.com/clovaai/CRAFT-pytorch 논문: http..

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• [논문리뷰] SATRN: On Recognizing Text of Arbitrary Shapes with 2D Self-Attention

  Artificial Intelligence/Computer Vision 2020. 9. 13. 22:28

  최근에 OCR (Optical Character Recognition)을 공부하며 관련 논문들을 읽고 있는데요, Clova AI에서 최근에 관련 논문을 내주셨다고 해서 읽어보게 되었습니다. 감사하게도 코드를 오픈소스로 공개해주시고 자료가 잘 정리되어 있어서 공부에 많은 도움이 되었습니다. 이 글의 내용은 상기 논문의 내용 및 이미지를 참고했음을 밝힙니다. 기존 방식의 문제점 Scene Text Recognition (STR)은 자연 상태의 이미지에서 주어진 텍스트의 내용을 알아내는 기술입니다. 이 과정에서 이미지의 특징을 추출하는 데에 CNN을 사용하고, Seq2Seq 구조의 RNN을 사용하여 순차적인 의존성을 파악하고, 그에 따른 문자열을 생성해내는 것이 기본 골자입니다. 기존의 방법은 입력 텍스트가 ..

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