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instance segmentation 으로 텍스트 영역을 찾아낸다는 것이, 문자(character)가 있는 영역만 binary 로 따낸다는 이야기가 아닌 것 같다.
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instance segmentation 으로 텍스트 영역을 찾아낸다는 것이, 문자(character)가 있는 영역만 binary 로 따낸다는 이야기가 아닌 것 같다.
상태
✅ 해결된 궁금증
생성일
2022/10/28 05:27
관련태그
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질문을 구체화할 수 있는 메모들
1.
이러한 기법들은 먼저 FCN[114]에 의해 생성된 segmentation map으로부터 text blocks들을 추출하고 후처리로 text의 bounding boxes들을 얻음.
질문을 해소하기 위해 해소해야 하는 질문들
1.
None
질문과 관련한 답을 작성한 글들
1.
bc3_2.1.1_1. title: OCR의 문자 존재 영역 검출(text detection)문제와 같이 bounding box 내부의 패턴이 sparse 하지만 bounding box 보다 정밀한 데이터 취득이 어려운 경우 binary segmentation 문제로 bounding box 내부와 외부를 구분하도록 학습시키면 bounding box 내부 픽셀 각각에 패턴이 존재할 확신도(confidence score)를 얻어낼 얻어낼 수 있어서 패턴의 위치를 조금 더 정밀하게 파악할 수 있다.
2.
bc3_2.1.1. title: Class Activation Map 은 Classification 데이터셋으로 학습시킨 뉴럴네트워크의 피쳐맵을 활용해 Localization 문제를 풀 수 있음을 보였다. 마찬가지로, single class object detection 데이터셋으로부터 학습시킨 뉴럴네트워크의 피쳐맵을 활용하면 segmentation 문제를 풀 수 있다.