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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 136 - 142 (7page)
- DOI
- 10.5050/KSNVE.2020.30.2.136
이용수
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Tabulated data has been widely used to facilitate systematic and intuitive management. In particular, tabular images that contain a few simple symbols are useful for maintaining mechanical systems. Several companies have accumulated tabular images as their property. Although these images are valuable as they can be used to solve difficult problems using data-based methods, such as deep learning, they still remain unavailable because it is expensive to digitize them. For these reasons, we propose a model comprised of a convolutional neural network (CNN) and fully convolutional network (FCN) to digitize tabular images. We used some ResNet components as they are well-suited to the characteristics of tabular image data. A training set for each model was constructed by writing symbols in blank tables and then augmenting them. As a result, the trained CNN and FCN models exhibited 99.2 % and 97.7 % accuracy in 4.75 s and 0.132 s of inference time, respectively.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 실험 설계
3. 학습 데이터 준비
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Son, D. H., Park, Y. J., Park, Y. S. and Jang, S. J., 2014, Building Korean Head-related Transfer Function Database, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 24, No. 4, pp. 282~288.
Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L. J., Li, K. and Fei-Fei, L., 2009, ImageNet: A Large-scale Hierarchical Image Database, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 248~255.
Xie, Q., Hovy, E., Luong, M. T. and Le, Q. V., 2019, Self-training with Noisy Student Improves ImageNet Classification, http://arxiv.org/abs/1911.04252.
He, K., Zhang, X., Ren, S. and Sun, J., 2016, Deep Residual Learning for Image Recognition, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770~778.
Gatos, B., Danatsas, D., Pratikakis, I. and Perantonis, S. J., 2005, Automatic Table Detection in Document Images, Proceedings of the Third International Conference on Advances in Pattern Recognition, Part I, pp. 609~618.
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He, K., Zhang, X., Ren, S. and Sun, J., 2016, Deep Residual Learning for Image Recognition, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770~778.
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