論文の概要: Ladder Bottom-up Convolutional Bidirectional Variational Autoencoder for Image Translation of Dotted Arabic Expiration Dates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14069v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 14:35:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:33:37.368773
• Title: Ladder Bottom-up Convolutional Bidirectional Variational Autoencoder for Image Translation of Dotted Arabic Expiration Dates
• Title（参考訳）: ラダーボトムアップ畳み込み二方向変分オートエンコーダによるドットアラビア有効期限の画像翻訳
• Authors: Ahmed Zidane, Ghada Soliman,
• Abstract要約: 本稿では,Ladder Bottom-up Convolutional Bidirectional Variational Autoencoder (LCBVAE) アーキテクチャのエンコーダおよびデコーダへの応用を提案する。 アラビア語の点滅期限を満了期限に再構築することで、点滅期限のイメージ翻訳を訓練する。 提案手法は, LCBVAEアーキテクチャを用いて画像翻訳において97%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper proposes an approach of Ladder Bottom-up Convolutional Bidirectional Variational Autoencoder (LCBVAE) architecture for the encoder and decoder, which is trained on the image translation of the dotted Arabic expiration dates by reconstructing the Arabic dotted expiration dates into filled-in expiration dates. We employed a customized and adapted version of Convolutional Recurrent Neural Network CRNN model to meet our specific requirements and enhance its performance in our context, and then trained the custom CRNN model with the filled-in images from the year of 2019 to 2027 to extract the expiration dates and assess the model performance of LCBVAE on the expiration date recognition. The pipeline of (LCBVAE+CRNN) can be then integrated into an automated sorting systems for extracting the expiry dates and sorting the products accordingly during the manufacture stage. Additionally, it can overcome the manual entry of expiration dates that can be time-consuming and inefficient at the merchants. Due to the lack of the availability of the dotted Arabic expiration date images, we created an Arabic dot-matrix True Type Font (TTF) for the generation of the synthetic images. We trained the model with unrealistic synthetic dates of 60,000 images and performed the testing on a realistic synthetic date of 3000 images from the year of 2019 to 2027, represented as yyyy/mm/dd. In our study, we demonstrated the significance of latent bottleneck layer with improving the generalization when the size is increased up to 1024 in downstream transfer learning tasks as for image translation. The proposed approach achieved an accuracy of 97% on the image translation with using the LCBVAE architecture that can be generalized for any downstream learning tasks as for image translation and reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アラビアの点滅期限を満了期限に再構成することで,点滅期限のイメージ翻訳を訓練したエンコーダとデコーダのためのラダーボトムアップ畳み込み双方向変分自動エンコーダ(LCBVAE)アーキテクチャを提案する。 そして、2019年から2027年までの満載画像を用いてカスタムCRNNモデルを訓練し、有効期限を抽出し、LCBVAEのモデル性能を有効期限認識に基づいて評価した。 その後、(LCBVAE+CRNN)のパイプラインを自動ソートシステムに統合して、有効期限を抽出し、製造段階で商品をソートする。 さらに、商業者にとって時間がかかり非効率な有効期限のマニュアル入力を克服することができる。 点滅したアラビア語の有効期限日画像が得られなかったため、合成画像を生成するために、TTF(dot-matrix True Type Font)を作成した。 我々は,非現実的な合成日6万枚の画像を用いてモデルを訓練し,2019年から2027年にかけて,yyy/mm/ddとして表現された3000枚の画像の現実的な合成日をテストした。 本研究では,画像翻訳のような下流移動学習タスクにおいて,サイズが1024まで大きくなると一般化が向上し,潜在ボトルネック層の重要性を実証した。 提案手法は,LCBVAEアーキテクチャを用いて画像翻訳の精度97%を達成し,画像翻訳や再構成などの下流学習タスクを一般化した。

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