Under de senaste åren har djupa konvolutionella neurala nätverk uppnått toppmoderna prestanda i olika datorseende uppgifter såsom klassificering, detektion eller segmentering. På grund av deras enastående prestanda används CNN mer och mer även inom området för analys av dokumentbilder. I detta arbete presenterar vi en CNN-arkitektur som är utbildad med den nyligen föreslagna PHOC-representationen. Vi visar empiriskt att vår CNN-arkitektur kan överträffa toppmoderna resultat för olika word spotting-riktmärken samtidigt som den uppvisar korta utbildnings- och testtider.
Sudholt m.fl. REF använde arkitekturen Convolutional Neural Network (CNN) för att uppskatta PHOC-representationen av den givna ordavbildningen.
PHOCNet: A Deep Convolutional Neural Network for Word Spotting in Handwritten Documents
{'venue': '2016 15th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR)', 'journal': '2016 15th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}