📄 다국어 영수증 OCR Text Detection 대회

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📌 프로젝트 소개

본 프로젝트는 카메라로 촬영된 영수증 이미지에서 텍스트를 자동으로 인식하는 OCR (Optical Character Recognition) 기술을 기반으로 합니다. OCR은 사람이 직접 쓰거나 이미지 속 텍스트를 컴퓨터가 인식할 수 있도록 하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 본 대회에서는 중국어, 일본어, 태국어, 베트남어로 작성된 영수증 이미지에서 텍스트 검출 (text detection) 작업을 수행합니다.

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📊 평가 방법

• 본 대회는 DetEval 방식으로 평가됩니다.

• Area Recall 및 Area Precision을 기반으로, 글자 영역을 정확하게 예측한 경우 점수가 부여됩니다.

  • Area Recall = (정답 박스와 예측 박스가 겹치는 영역) / (정답 박스의 영역)
  • Area Precision = (정답 박스와 예측 박스가 겹치는 영역) / (예측 박스의 영역)

• 매칭 조건:

  • One-to-one match: 정답 박스 1개와 예측 박스 1개가 매칭
  • One-to-many match: 정답 박스 1개와 예측 박스 여러 개가 매칭될 경우 패널티 적용
  • Many-to-one match: 정답 박스 여러 개와 예측 박스 1개가 매칭될 경우 패널티 적용

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|   |-- pickle_data
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|-- pickle_train.py
|-- pths
|   `-- vgg16_bn-6c64b313.pth
|-- requirements.txt
|-- to_pickle.py
|-- train.py

🏃‍♂️ 모델 학습

기본 경로에서 실행

python train.py

데이터 경로 지정

python train.py --data_dir PATH_TO_DATA

하이퍼파라미터 조정 예시

python train.py --batch_size 2 --max_epoch 1 --save_interval 1

📚 참고 문헌

Zhou et al. “East: an efficient and accurate scene text detector.” CVPR 2017. Link Simonyan and Zisserman. “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition.” ICLR 2015. Link

🔍 모델 추론

python inference.py --data_dir PATH_TO_DATA