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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 1,233 - 1,237 (5page)
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Scene text recognition is a challenging task because it contains a variety of background, noise, blur, fonts, and perspective views. Recently, deep learning-based algorithms, for example, RNNbased methods or Transformer-based methods, have shown outstanding results on the scene text recognition task. However, RNN-based methods suffer inherently from long-term dependency problems and Transformer-based methods have low accuracy in curved and irregular text.
In this paper, we propose a novel deep neural network architecture which combines “Spatial Transformer Network” and “Transformer” network for scene text recognition. The proposed architecture shows consistently better word accuracy over widely used public word recognition datasets, compared to previous scene text recognition models.
In this paper, we propose a novel deep neural network architecture which combines “Spatial Transformer Network” and “Transformer” network for scene text recognition. The proposed architecture shows consistently better word accuracy over widely used public word recognition datasets, compared to previous scene text recognition models.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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