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OCR Text Recognition은 단어 혹은 문장 이미지를 읽어 텍스트 글자를 반환하는 알고리즘을 통칭합니다. Computer vision에서 산업 내 가치가 뛰어난 기술 중 하나입니다. 하지만 아직 한글에 대한 학습은 생각보다 성능이 아직 나오지 않고 있습니다. 그래서 이 문제를 해결하기 위해 기존 연구에 한글 고유의 특성한 JamoEmbedding을 활용하여 풀어가는 과정을 담았습니다. 아래는 리파짓토리에서 다루는 데이터셋의 형태입니다.

tensorflow 2.0으로 작성되어 있으므로, TF 1.0대의 경우 정상적으로 돌아가지 않을 수 있습니다.

현재 어떤 식으로 구현되어 있는 지는 scripts/ 아래의 폴더를 참고하시면 됩니다.

models/
   |- generator.py : Keras의 `Data Generator` 클래스가 구현된 스크립트 
   |- jamo.py : 한글 자모자를 다루는 메소드들이 구현된 스크립트
   |- layers.py : Text Recognition Model에 관련된 custom Layer들이 구현된 스크립트
   |- losses.py : Text Recognition Model에 관련된 Custom Losses들이 구현된 스크립트 
   |- optimizer.py : Custom Optimizer, ADAM이 구현된 스크립트
   |- utils.py : 기타 시각화 혹은 generator에 이용되는 스크립트

실행 관련된 코드들은 scripts/에 수록되어 있습니다.

1. CRNN
2. SRN : (Seq2Seq + Attention)
3. 한글 Text Recognition Model (JamoEmbedding)