論文の概要: On the Accuracy of CRNNs for Line-Based OCR: A Multi-Parameter Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02777v1
• Date: Thu, 6 Aug 2020 17:20:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 07:29:07.984733
• Title: On the Accuracy of CRNNs for Line-Based OCR: A Multi-Parameter Evaluation
• Title（参考訳）: ラインベースOCRにおけるCRNNの精度について:マルチパラメータ評価
• Authors: Bernhard Liebl, Manuel Burghardt
• Abstract要約: 我々は、劣化した紙に難解な歴史的書体のための高品質な光学文字認識(OCR)モデルを訓練する。 我々は1万行のトレーニングデータから0.44%の文字誤り率(CER)モデルを得ることができる。 オープンソースのフレームワークであるCalamariに依存しているトレーニングパイプラインのすべてのコンポーネントの廃止点を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate how to train a high quality optical character recognition (OCR) model for difficult historical typefaces on degraded paper. Through extensive grid searches, we obtain a neural network architecture and a set of optimal data augmentation settings. We discuss the influence of factors such as binarization, input line height, network width, network depth, and other network training parameters such as dropout. Implementing these findings into a practical model, we are able to obtain a 0.44% character error rate (CER) model from only 10,000 lines of training data, outperforming currently available pretrained models that were trained on more than 20 times the amount of data. We show ablations for all components of our training pipeline, which relies on the open source framework Calamari.
• Abstract（参考訳）: 劣化紙上での難解な歴史的書体に対する高品質光学文字認識(OCR)モデルの訓練方法について検討する。 広範なグリッド検索を通じて、ニューラルネットワークアーキテクチャと最適なデータ拡張設定のセットを得る。 本稿では,二項化,入力線高さ,ネットワーク幅,ネットワーク深さ,ドロップアウトなどのネットワークトレーニングパラメータの影響について論じる。 これらの知見を実用モデルに実装することで,1万行のトレーニングデータから0.44%の文字誤り率(cer)モデルを得ることができ,20倍以上のデータでトレーニングされた現在の事前学習モデルよりも優れている。 オープンソースのフレームワークであるCalamariに依存しているトレーニングパイプラインのすべてのコンポーネントの廃止点を紹介します。

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