Transformer ベースのエンコーダ/デコーダフレームワークは、視覚的領域と意味的領域の両方からの認識手がかりを自然に統合することが主な理由として、シーンテキスト認識で人気が高まっています

arxiv_reader のブックマーク 2023/08/14 11:17

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4740735319986492559/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.11011v4" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.11011v4" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.11011v4" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">CDistNet: 堅牢なテキスト認識のためのマルチドメイン文字距離の認識</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/embedding">embedding</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> Transformer ベースのエンコーダ/デコーダ フレームワークは、視覚的領域と意味的領域の両方からの認識手がかりを自然に統合することが主な理由として、シーン テキスト認識で人気が高まっています</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230814#bookmark-4740735319986492559"><span class="datetime-body">2023/08/14 11:17</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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