검색 기능은 준비 중입니다.
검색 기능은 준비 중입니다.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Improving Faster R-CNN Framework for Multiscale Chinese Character Detection and Localization 다중 규모 한자 감지 및 지역화를 위해 더 빠른 R-CNN 프레임워크 개선

Minseong KIM, Hyun-Chul CHOI

  • 조회수

    0

  • 이것을 인용

요약 :

Faster R-CNN은 단일 스케일 컨볼루션 필터와 완전히 연결된 네트워크로 구성된 영역 제안 네트워크를 사용하여 감지된 영역을 위치화합니다. 그러나 단일 스케일 필터를 사용하는 것만으로는 전체 문자 영역을 감지하는 데 충분하지 않습니다. 이 편지에서는 문서에서 다양한 크기의 한자를 정확하게 감지하기 위해 다양한 크기의 컨볼루션 필터를 활용하는 간단하면서도 효과적인 방법을 제안합니다. 우리는 기존의 단일 스케일 Faster R-CNN 방법에 비해 우리의 방법이 IoU를 4%, 탐지율을 3% 향상시키는 것을 실험적으로 검증했습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.7 pp.1777-1781
발행일
2020/07/01
공개일
2020/04/06
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8217
원고의 종류
LETTER
범주
패턴 인식

작성자

Minseong KIM
  Yeungnam University
Hyun-Chul CHOI
  Yeungnam University

키워드