이 논문은 필기체 인식 시스템의 성능을 높이기 위한 간단하지만 효과적인 방법들을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
입력 이미지의 종횡비를 유지하는 전처리 방법을 제안한다. 이를 통해 배치 처리가 가능해지고 학습 속도가 향상된다.
CNN 출력과 순환신경망 입력 사이에 열 방향 최대값 풀링을 적용한다. 이는 수직 위치 정보를 무시하고 문자 존재 여부에만 집중할 수 있게 한다.
CNN 출력에 추가적인 1D 컨볼루션 레이어를 연결하여 CTC 손실 함수를 통해 보조적인 학습을 수행한다. 이는 순환신경망 학습을 돕는다.
제안된 방법들을 IAM 및 RIMES 데이터셋에 적용한 결과, 복잡한 아키텍처나 데이터 증강 기법을 사용한 최신 방법들과 견줄만한 성능을 달성할 수 있었다. 이는 단순한 개선만으로도 필기체 인식 성능을 크게 높일 수 있음을 보여준다.
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by George Retsi... om arxiv.org 04-18-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.11339.pdfDiepere vragen