OCR 글자 검출 프로젝트

• 2024.01.24 ~ 2024.02.01
• 네이버 커넥트 재단 및 Upstage에서 주관하는 비공개 대회

Members

공통 : EDA, Annotation 가이드 제작, 리라벨링, 모델 학습

김세진: 학습데이터 피클화를 통한 모델 학습시간 경량화

박혜나: 추론 결과 분석, Noise Data Augmentation

이동우: Valid set, DetEval 연구 및 코드 제작

진민주: CVAT 세팅, 외부 데이터셋 학습 진행

허재영: Pepper noise Augmentation, Noise Reduction

문제 정의(대회소개) & Project Overview

스마트폰으로 카드를 결제하거나, 카메라로 카드를 인식할 경우 자동으로 카드 번호가 입력되는 경우가 있습니다. 또 주차장에 들어가면 차량 번호가 자동으로 인식되는 경우도 흔히 있습니다. 이처럼 OCR (Optimal Character Recognition) 기술은 사람이 직접 쓰거나 이미지 속에 있는 문자를 얻은 다음 이를 컴퓨터가 인식할 수 있도록 하는 기술로, 컴퓨터 비전 분야에서 현재 널리 쓰이는 대표적인 기술 중 하나입니다.

이번 프로젝트에서는 OCR을 이용해 의료 영수증의 글자 영역을 Detecting하는 것이 목표입니다.

대회 결과

Public 5등 | Private 2등

Dataset

• 전체 이미지 개수 : Train set 100장, Test set 100장
• 이미지 종류 : 진료비 영수증
• 이미지 크기 : Various

Metric

• F1 score

Model

• EAST

Tools

• Github
• Notion
• Slack
• Wandb

Project Outline

Data Augmentations

• CIE Ich Noise
• Median Blur
• 명도 확산
• Pepper Noise