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🏛 Research58

[논문 리뷰] Data Augmentation for Scene Text Recognition 텍스트 인식에 포커스가 맞춰진 augmentation이 있을까 싶어 논문을 찾던중 ICCV 2021 학회에서 발표된 STR에서의 Data augmentation 논문이 있어서 정리하려 한다. Abstract 일부 Scene Text Recognition(STR) 모델은 실제 데이터를 사용해서 평가하기 때문에 학습 데이터와 테스트 데이터 분포 간의 불일치는 주로 nosie, artifacts, geometry, structure 등의 영향을 받아서 성능 저하로 이어진다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 36개의 image augmenation function으로 구성된 STRAug를 소개한다. 각 함수는 자연 장면에서 찾을 수 있거나 카메라 센서에 의해 발생하거나 신호 처리 작업 중 발생하는 이미지 속성.. 2023. 3. 11.

[웹 데모] 네이버 클로바 OCR 데모 OCR은 이미지 속에서 텍스트를 찾고 읽어내는 기술로 최근에는 원하는 텍스트 정보만을 추출하는 수준까지 도달했고, 이 분야에서는 네이버가 업계 최고 수준의 기술력을 가지고 있다. 네이버는 CVPR 2019에서 발표한 Text detection 모델인 CRAFT, 21년에 발표한 end-to-end document understanding 모델인 Donut 그리고 가장 최근인 22년에 발표한 DEER 모델까지 OCR 부분에서 많은 논문을 내고 있다. 논문에서의 수치적은 성능이 우수한 것은 알겠는데, 실제로 얼마나 잘 동작하는 모델일까? 네이버 클로바는 OCR 웹 데모를 제공하고 있어 누구나 사용해 볼 수 있다. (링크) 네이버 클로바 OCR 웹 데모 페이지에서 General OCR, 영수증, 신용카드 등 .. 2023. 3. 1.

[연구 소개] 문서 이미지 그림자제거 / 문서 OCR 결과를 향상시키기 위해 요즘은 문서를 사진으로 찍어서 회사나 공공 기관에 제출하는 경우가 많다. 이 때 회사는 받은 문서에서 OCR 기술을 사용해서 텍스트를 디지털화시켜서 저장하게 된다. 그런데 휴대폰으로 문서 사진을 찍는 경우 그림자가 많이 생겨서 이미지의 퀄리티가 떨어지는 경우가 많고 이는 텍스트 인식 오류를 발생하게 한다. 그런데... 이미지에서 그림자를 제거하는 연구가 존재한다고 한다. 역시 세상 사람들은 참 똑똑하고 없는 게 잘 없다... Paper : BEDSR-Net A Deep Shadow Removal Network from a Single Document Image / CVPR 2020 github : https://github.com/IsHYuhi/BEDSR-Net_A_Deep_Shadow_Removal_.. 2022. 12. 20.

[오픈 소스] EasyOCR 텍스트 검출/인식 AI 모델을 무료로 쉽게 사용해보자 https://github.com/JaidedAI/EasyOCR GitHub - JaidedAI/EasyOCR: Ready-to-use OCR with 80+ supported languages and all popular writing scripts including Latin, Chines Ready-to-use OCR with 80+ supported languages and all popular writing scripts including Latin, Chinese, Arabic, Devanagari, Cyrillic and etc. - GitHub - JaidedAI/EasyOCR: Ready-to-use OCR with 80+ ... github.com OCR(Optical Character.. 2022. 12. 16.

[오픈 소스] BERT를 이용한 한국어 개체명 인식 | NER (Named Entity Recognition) NER(Named Entity Recognition) Named Entity Recognition (NER)은 자연어 처리 기술 중 하나로, 문장 내에서 특정한 유형의 명칭(개체)을 인식하는 작업이다. 예를 들어, "Steve Jobs는 Apple의 창업자입니다" 라는 문장이 있다면, "Steve Jobs"는 인물(person), "Apple"은 조직(organization)이라는 유형의 개체로 인식된다. 이외에도 장소, 시간 등 다양한 개체를 인식할 수 있다. 이러한 NER은 정보 추출, 질의 응답, 리뷰 분석, 기계번역 등 다양한 곳에서 활용될 수 있다. 전혀 생각하지 못했던 활용처는 기계번역 분야이다. 영어를 한국어로 번역할 때 기업을 지칭하는 "Apple"은 "사과"가 아닌 "애플"로 번역해야 .. 2022. 12. 15.

[오픈 소스] 문서 스캐너 / 문서 정면 뷰 변환 / 문서 이미지 Perspective Transformation https://github.com/andrewdcampbell/OpenCV-Document-Scanner GitHub - andrewdcampbell/OpenCV-Document-Scanner: An interactive document scanner built in Python using OpenCV featuring automat An interactive document scanner built in Python using OpenCV featuring automatic corner detection, image sharpening, and color thresholding. - GitHub - andrewdcampbell/OpenCV-Document-Scanner: An i... github.co.. 2022. 12. 15.

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