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level2_dataannotation_cv-level2-cv-05 created by GitHub Classroom
Python 4.06%
Jupyter Notebook 95.94%
level2_dataannotation_cv-level2-cv-05's Introduction
학습 데이터 추가 및 수정을 통한 이미지 속 글자 검출 성능 개선 대회
- 주제
- OCR task는 글자 검출 (text detection), 글자 인식 (text recognition), 정렬기 (Serializer) 등의 모듈로 구성되지만, 본 대회에서는 '글자 검출' task 만을 해결
- 본 대회는 데이터를 구성하고 활용하는 방법에 집중하는 것을 장려하는 취지에서, 제공되는 베이스 코드 중 모델(EAST)과 관련한 부분을 변경하는 것이 금지
- 데이터
- 제공된 학습 데이터: 1510장
- 평가 데이터 : 크롤링된 이미지 300장
- 김도윤, 김형석, 박근태, 양윤석, 정선규 (총 5인)
- 데이터 셋 제작 → 학습 데이터의 양이 적었기에, ICDAR 17 5k, ICDAR19 5K 추가
- Synthetic data set인 UnrealText로 pretrain 후, target data로 fine tuning
- Multi-scale-crop training → 512~1024 사이로 random crop 후 512로 resize
- 다양한 글씨체, 글씨 변형에 대한 robustness 부여 위해 Elastic transform 사용
- Model : EAST
- Optimizer : Adam
- Scheduler : MultiStepLr
- Pretrained on Unrealtext
|
F1 score |
순위 |
| Public Leaderbord |
0.6839 |
7/19 |
| Private Leaderbord |
0.6720 |
8/19 |
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