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PageNet

PageNet offers an end-to-end weakly supervised solution for page-level Handwritten Chinese Text Recognition (HCTR), developed by South China University of Technology, ...

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PageNet 是一个针对页面级手写中文文本识别(HCTR)的端到端弱监督解决方案,由华南理工大学、华中科技大学、华为云、琶洲实验室和鹏城实验室共同开发。该项目的主要目的是通过高效的技术手段,准确地检测和识别手写中文字符及其阅读顺序,即使是在包含多方向和弯曲文本行的复杂布局中也能做到。PageNet的一个显著特点是只需对真实数据进行转录注释,大大降低了详细标注所需的劳动力和成本。与现有的弱监督和全监督页面级方法相比,PageNet展现出了卓越的性能。

PageNet的主要特点和优势包括:

  1. 端到端弱监督学习:不需要对每个字符进行详细的位置标注,只需页面级的文本转录,这简化了训练数据的准备过程,显著降低了标注成本。
  2. 强大的字符检测与识别能力:PageNet能够在复杂的页面布局中准确检测和识别字符,包括多方向文本和弯曲的文本线,提供了高度准确的文本识别结果。
  3. 自动文本阅读顺序预测:除了文本识别,PageNet还能预测文本的阅读顺序,这对于理解页面上信息的流动和结构至关重要。
  4. 降低劳动和成本:由于PageNet采用弱监督学习,减少了对详细标注的需求,从而大幅度降低了项目的劳动力和成本投入。
  5. 性能优越:PageNet在页面级手写中文文本识别方面的表现超越了现有的弱监督和全监督方法,展现了其技术的先进性和实用性。

综上所述,PageNet为手写中文文本识别提供了一个高效、成本效益高的解决方案,尤其适用于需要处理复杂页面布局和大量数据的应用场景。通过减轻标注负担和提高识别准确性,PageNet为手写文本的数字化和自动化处理开辟了新的可能。

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