Generative adversarial network based adaptive data augmentation for handwritten Arabic text recognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Training deep learning based handwritten text recognition systems needs a lot of data in terms of text images and their corresponding annotations. One way to deal with this issue is to use data augmentation techniques to increase the amount of training data. Generative Adversarial Networks (GANs) based data augmentation techniques are popular in literature especially in tasks related to images. However, specific challenges need to be addressed in order to effectively use GANs for data augmentation in the domain of text recognition. Text data is inherently imbalanced in terms of frequency of different characters appearing in training samples and the training data as a whole. GANs trained on the imbalanced dataset leads to augmented data that does not represent the minority characters well. In this paper, we present an adaptive data augmentation technique using GANs that deals with the issue of class imbalance arising in text recognition problems. We show, using experimental evaluations on two publicly available datasets for handwritten Arabic text recognition, that the GANs trained using the presented technique is effective in dealing with class imbalanced problem by generating augmented data that is balanced in terms of character frequencies. The resulting text recognition systems trained on the balanced augmented data improves the text recognition accuracy as compared to the systems trained using standard techniques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle