Djupa konvolutionella neurala nätverk-baserade metoder har medfört stora genombrott i bildklassificering, vilket ger en end-to-end lösning för handskrivna kinesiska teckenigenkänning (HCR) problem genom att lära sig diskriminerande funktioner automatiskt. Icke desto mindre verkar de senaste CNN:erna medföra enorma beräkningskostnader och kräva lagring av ett stort antal parametrar, särskilt i fullt anslutna lager, vilket är svårt att distribuera sådana nätverk till alternativa hårdvaruenheter med begränsad beräkningskapacitet. För att lösa lagringsproblemet föreslår vi en ny teknik som kallas viktad genomsnittlig poolning för att minska parametrarna i fullt uppkopplade lager utan förlust av noggrannhet. Dessutom implementerar vi en kaskadmodell i enstaka CNN genom att lägga till mellanutgång till fullständig igenkänning så tidigt som möjligt, vilket minskar den genomsnittliga inferenstiden avsevärt. Experiment utförs på ICDAR-2013 offline HCCR dataset. Det visar sig att vårt föreslagna tillvägagångssätt endast behöver 6,9 ms för att klassificera en karaktärsbild i genomsnitt och uppnå den senaste noggrannheten på 97,1 % samtidigt som det endast krävs 3,3 MB för lagring.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF utformade en effektiv CNN-arkitektur och implementerade en kaskadmodell i ett enda nätverk, som uppnådde de senaste resultaten för HCCR offline.
Building efficient CNN architecture for offline handwritten Chinese character recognition
{'venue': 'International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)', 'journal': 'International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}