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원문

요약

• OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식)은 깨끗한 문서에 대하여 성공적인 성능을 보여주었지만, 이전의 OCR은 그렇지 못하였다.
• STR(Scene Text Recognition) Task는 현실 세계에서 발생하는 다양한 형태의 텍스트와 캡쳐되는 장면의 불완전한 조건으로 인해 여전히 어려운 과제이다.
• 이러한 문제를 다루기 위해 여러가지 모델이 등장하였다. 하지만 1) training datasets 2) evaluation datasets 으로 인해 서로 비교하기가 어려웠다. 서로 다른 데이터셋을 사용하는 경우, 성능 차이가 15% 넘게 발생한다.
• 이 논문에서는 다음과 같은 이슈에 대해 다룬다.

  1. STR 논문에 자주 사용되는 모든 training과 evaluation datasets를 분석한다.

  2. 통합하는 STR framework를 소개한다.

  3. module 별 기여도를 분석한다.

     (accuracy, speed, memory demand, under a unified experimental setting)

논문에서 제안하는 통합 STR Framework