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BrailleOCR
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# BrailleOCR 점역이 필요한 문서를 인식하는 한글OCR 시스템(프로토타입) 글자의 위치를 추정하는 모델과 글자 분류모델을 나누어 학습하여 한글문서 이미지를 입력으로 받아 점자로 번역한다 한글을 점자로 변환하는 알고리즘은 https://github.com/SYR-Aegis/braille_printer/blob/master/braille/software_braille.py 을 참조 ### Requirements | library | version | | :------------ | :------- | | pytorch | 1.7.0 | | opencv-python | 4.4.0.44 | | numpy | 1.18.5 | | bs4 | 4.9.3 | | requests | 2.25.1 | ### Inference python inference.py | 인자명 | 용도 | 기본값 | | :----------------: | :-----------------------------: | :-----------------------: | | --tlgan_model_path | tlgan 모델 파일 까지의 경로 | ./weights/generator.pt | | --crnn_model_path | crnn 모델 파일 까지의 경로 | ./weights/crnn.pth | | --path_to_img | 추론에 사용할 이미지파일의 경로 | ./data/images/TLGAN/0.jpg | | --visualize | 추론시 가시화의 여부 | True | ## TLGAN Original paper https://arxiv.org/abs/2010.11547 이미지 내에서 한글이 존재하는 영역을 예측하는 text localization은 TLGAN을 이용해 해결한다 TLGAN은 주어진 이미지에 대해 텍스트가 존재하는 영역을 Gaussian cylindrical map으로 나타낸 이미지를 반환한다  ### TLGAN 학습 python tlgan_train.py |인자명|용도|기본값| |-----|---|----| |--model_path|TLGAN모델이 저장돼있는 경로|./weights/| |--data_path|학습에 필요한 데이터까지의 경료|./data/| |--epoch|전체 학습 횟수|1000| |--load_model|저장된 모델을 불러올지에 대한 여부|True| |--batch_size|학습에 사용될 배치 크기|8| ## CRNN Original paper https://arxiv.org/abs/1507.05717 이미지 내의 한글을 인식하는 text recognition은 crnn모델을 이용한다  ### CRNN 학습 python crnn_train.py | 인자명 | 용도 | 기본값 | | :----------: | :-----------------------: | :----------------: | | --load_model | crnn 모델파일의 경로 | ./weights/ | | --save_model | crnn 모델 파일까지의 경로 | ./weights/ | | --batchSize | 학습 배치 크기 | 32 | | --n_iter | 전체 epoch 수 | 500 | ## Contacts 이종민 (myeddie77@gmail.com) anything about this project 신정우 (sjo506@naver.com) for tlgan 정의령 (wjddmflud@gmail.com) for crnn 김경민 (keung903@naver.com) for crawling
