Čtení textů pomocí metod hlubokého učení
| dc.contributor.advisor | Hrúz Marek, Ing. Ph.D. | |
| dc.contributor.author | Andrlík, Pavel | |
| dc.contributor.referee | Soukup Lukáš, Ing. | |
| dc.date.accepted | 2022-6-22 | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-27T22:23:57Z | |
| dc.date.available | 2021-10-1 | |
| dc.date.available | 2022-06-27T22:23:57Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.date.submitted | 2022-5-30 | |
| dc.description.abstract | Tato diplomová práce pojednává o problému optického rozpoznávání znaků při použití neuronových sítí. Zaměřuji se na zlepšení detekce a rozpoznávání textu pomocí dotrénování E2E-MLT scénového detektoru textu tak, že ho trénuji na umělých datech, která napodobují reálná data. Model byl dotrénováván na několika datasetech obsahujících uměle generovaná a reálná data, poté byly vybrány nejlepší modely a otestovány na jednom umělém a dvou reálných datasetech, jeden s převahou divokého textu, druhý s většinou textu vtištěného televizním zpravodajstvím. Na datasetu s většinout digitálně vložených textů bylo dosaženo zlepšení snížením chybovosti znaků z 52\% na 31.6\% a chybovosti slov z 56.5\% na 22\%. Během experimentů bylo také zjištěno, že trénování modelů na umělých datech simulující skutečné obrázky ze zpravodajství zhoršuje schopnost sítě detekovat a číst reálné divoké texty. | cs |
| dc.description.abstract-translated | This diploma thesis deals with the problem of optical character recognition (OCR) using neural networks. I am focusing on improving text detection and OCR by fine-tuning an E2E-MLT scene text detector by training it on synthetic data which emulates real data. The model was fine-tuned on several datasets with synthetically generated data and real data, then the models were tested on one synthetic and two real datasets, one with the majority of the wild text, the second with the majority of TV news imprinted text. On the dataset with majority of TV news imprinted texts the fine-tuned models achieved improvement by decreasing character error rate from 52\% to 31.6\% word error rate and from 56.5\% to 22\%. It was also experimentally discovered that training models on synthetic data simulating real TV news images deteriorate detection and reading model capability on wild text data. | en |
| dc.description.result | Obhájeno | |
| dc.format | 51 | |
| dc.identifier | 89614 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/48953 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Západočeská univerzita v Plzni | |
| dc.rights | Plný text práce je přístupný bez omezení | |
| dc.subject | neuronová síť | cs |
| dc.subject | optické rozpoznávání znaků | cs |
| dc.subject | detektor textu ve scéně | cs |
| dc.subject | hluboké učení | cs |
| dc.subject | generování dat | cs |
| dc.subject.translated | neural network | en |
| dc.subject.translated | optical character recognition | en |
| dc.subject.translated | scene text detector | en |
| dc.subject.translated | deep learning | en |
| dc.subject.translated | data generating | en |
| dc.thesis.degree-grantor | Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd | |
| dc.thesis.degree-level | Navazující | |
| dc.thesis.degree-name | Ing. | |
| dc.thesis.degree-program | Aplikované vědy a informatika | |
| dc.title | Čtení textů pomocí metod hlubokého učení | cs |
| dc.title.alternative | Optical character recognition using deep learning | en |
| dc.title.other | Čtení textů pomocí metod hlubokého učení | |
| dc.type | diplomová práce | |
| local.relation.IS | https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=89614 |
Files
Original bundle
1 - 5 out of 5 results
No Thumbnail Available
- Name:
- Thesis___Pavel_Andrlik.pdf
- Size:
- 7.98 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Plný text práce
No Thumbnail Available
- Name:
- Andrlik_V.pdf
- Size:
- 492.11 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek vedoucího práce
No Thumbnail Available
- Name:
- Andrlik_O.pdf
- Size:
- 472.13 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek oponenta práce
No Thumbnail Available
- Name:
- Andrlik_P.pdf
- Size:
- 237.5 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Průběh obhajoby práce
No Thumbnail Available
- Name:
- Zadani_DP_Pavel_Andrlik.pdf
- Size:
- 43.96 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- VŠKP - příloha