딥네트워크의 광학문자 인식 OCR 딥러닝 개발 논문분석 노하우 기술력 소개

딥네트워크의 광학문자 인식 OCR 딥러닝 개발 기술력 소개

딥네트워크는 광학문자 인식 OCR 딥러닝 논문 분석쪽에서 선도적인 일인기업입니다. 딥네트워크는 최근에 Vision Transformer라는 새로운 딥러닝 모델을 OCR에 적용한 논문들을 분석했읍니다.. Vision Transformer는 이미지를 작은 패치들로 나누고, 이들을 순차적인 토큰으로 취급하여 트랜스포머라는 자연어 처리 모델에 입력하는 방식입니다. 이를 통해 이미지의 전역적인 특징과 문맥을 잘 파악할 수 있습니다. 딥네트워크의 기술력은 다음과 같은 세 가지 핵심에 기반합니다.

1. Vision Transformer를 이용한 문자 검출 및 인식

딥네트워크는 Vision Transformer를 OCR에 적용하기 위해, 두 가지 방법을 제안하였습니다. 첫 번째 방법은 Vision Transformer를 문자 검출과 인식을 동시에 수행하는 엔드-투-엔드 모델로 사용하는 것입니다. 이 방법은 이미지를 패치들로 나누고, 각 패치에 대해 문자의 존재 여부와 클래스를 예측하는 방식입니다. 이 방법은 별도의 문자 분할 과정이 필요 없으며, 다양한 크기와 방향의 문자에도 적응할 수 있습니다. 두 번째 방법은 Vision Transformer를 문자 검출과 인식을 각각 수행하는 두 단계 모델로 사용하는 것입니다. 이 방법은 첫 번째 단계에서 Vision Transformer를 이용하여 문자 영역을 검출하고, 두 번째 단계에서 Vision Transformer를 이용하여 검출된 영역의 문자를 인식하는 방식입니다. 이 방법은 문자 영역의 정확도와 문자 인식의 정확도를 각각 향상시킬 수 있습니다.

2. 데이터 증강 및 사전 학습을 통한 성능 향상

딥네트워크는 OCR에 적합한 데이터 증강 및 사전 학습 기법의 논문들을 분석하였습니다. 데이터 증강은 이미지에 다양한 변형을 적용하여, 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 모방하는 것입니다. 딥네트워크는 이미지의 크기, 회전, 왜곡, 노이즈, 색상, 밝기 등을 조절하는 방법을 사용하였습니다. 데이터 증강은 모델의 일반화 능력을 향상시키고, 과적합을 방지하는 효과가 있습니다. 사전 학습은 대량의 데이터에 대해 미리 학습을 수행하여, 모델의 가중치를 초기화하는 것입니다. 딥네트워크는 ImageNet이라는 대규모 이미지 데이터셋에 대해 Vision Transformer를 사전 학습하였습니다. 사전 학습은 모델의 학습 속도를 높이고, 성능을 향상시키는 효과가 있습니다.

3. 다양한 언어 및 폰트에 대한 적용

딥네트워크는 다양한 언어 및 폰트에 대한 OCR을 지원합니다. 딥네트워크는 영어, 한국어, 중국어, 일본어, 아랍어 등 다양한 언어의 데이터를 수집하고, 모델을 학습에 대한 논문을 분석 하였습니다. 또한, 서체, 굵기, 기울기, 장식 등 다양한 폰트의 데이터를 수집하고, 모델을 학습하였습니다. 딥네트워크는 이러한 다양한 언어 및 폰트에 대해 높은 인식률을 보여주었습니다.       

 

딥네트워크    장석원    010 3350 6509     sayhi7@daum.net