論文の概要: A Lightweight Multi-Module Fusion Approach for Korean Character Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05770v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 07:50:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 23:33:18.939629
• Title: A Lightweight Multi-Module Fusion Approach for Korean Character Recognition
• Title（参考訳）: 韓国文字認識のための軽量多モジュール融合手法
• Authors: Inho Jake Park, Jaehoon Jay Jeong, Ho-Sang Jo,
• Abstract要約: SDA-Netは、堅牢な単一文字認識のための軽量で効率的なアーキテクチャである。 挑戦的なOCRベンチマークで最先端の精度を実現し、推論が大幅に高速になる。
• 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: Optical Character Recognition (OCR) is essential in applications such as document processing, license plate recognition, and intelligent surveillance. However, existing OCR models often underperform in real-world scenarios due to irregular text layouts, poor image quality, character variability, and high computational costs. This paper introduces SDA-Net (Stroke-Sensitive Attention and Dynamic Context Encoding Network), a lightweight and efficient architecture designed for robust single-character recognition. SDA-Net incorporates: (1) a Dual Attention Mechanism to enhance stroke-level and spatial feature extraction; (2) a Dynamic Context Encoding module that adaptively refines semantic information using a learnable gating mechanism; (3) a U-Net-inspired Feature Fusion Strategy for combining low-level and high-level features; and (4) a highly optimized lightweight backbone that reduces memory and computational demands. Experimental results show that SDA-Net achieves state-of-the-art accuracy on challenging OCR benchmarks, with significantly faster inference, making it well-suited for deployment in real-time and edge-based OCR systems.
• Abstract（参考訳）: 光文字認識(OCR)は、文書処理、ライセンスプレート認識、インテリジェント監視などの応用において不可欠である。 しかし、既存のOCRモデルは、不規則なテキストレイアウト、画質の低下、文字のばらつき、高い計算コストのために、現実のシナリオでは性能が劣ることが多い。 本稿ではSDA-Net(Stroke-Sensitive Attention and Dynamic Context Encoding Network)を紹介する。 SDA-Netは、(1)ストロークレベルと空間的特徴抽出を強化するデュアルアテンション機構、(2)学習可能なゲーティング機構を用いて意味情報を適応的に洗練する動的コンテキストエンコーディングモジュール、(3)低レベルと高レベルの特徴を組み合わせるためのU-Netにインスパイアされた特徴融合戦略、(4)メモリと計算要求を減らす高度に最適化されたバックボーンを含む。 実験結果から,SDA-Net は OCR ベンチマークの精度を極めて高速に向上し,リアルタイムおよびエッジベースの OCR システムへの展開に適していることが示された。

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