Fugu-MT 論文翻訳(概要): Handwritten image augmentation

論文の概要: Handwritten image augmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13791v1
Date: Sat, 26 Aug 2023 07:33:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-29 18:55:59.404847
Title: Handwritten image augmentation
Title（参考訳）: 手書き画像強調
Authors: Mahendran N
Abstract要約: 手書き文字画像のための新しいデータ拡張である手書き文字強調を導入する。手書き拡張はデータ駆動で実装が容易であり、CNNベースの光学文字認識モデルと統合することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we introduce Handwritten augmentation, a new data augmentation for handwritten character images. This method focuses on augmenting handwritten image data by altering the shape of input characters in training. The proposed handwritten augmentation is similar to position augmentation, color augmentation for images but a deeper focus on handwritten characters. Handwritten augmentation is data-driven, easy to implement, and can be integrated with CNN-based optical character recognition models. Handwritten augmentation can be implemented along with commonly used data augmentation techniques such as cropping, rotating, and yields better performance of models for handwritten image datasets developed using optical character recognition methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では,手書き文字画像の新しいデータ拡張である手書き文字強調について紹介する。本手法は,入力文字の形状を変えて手書き画像データを増やすことに焦点を当てる。手書きの補字は、画像の位置増補、色増補と似ているが、手書き文字に焦点を絞っている。手書き拡張はデータ駆動で実装が容易であり、CNNベースの光学文字認識モデルと統合することができる。手書き拡張は、トリッピング、回転などの一般的なデータ拡張技術と共に実装することができ、光学的文字認識法を用いて開発された手書き画像データセットのモデルの性能向上をもたらす。

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