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Interprétation de bout en bout du jeu de données des panneaux de noms de rues français

Raymond Smith; Chunhui Gu; Dar-Shyang Lee; Huiyi Hu; Ranjith Unnikrishnan; Julian Ibarz; Sacha Arnoud; Sophia Lin

Résumé

Nous présentons le Jeu de Données des Panneaux de Noms de Rues Français (FSNS) composé de plus d'un million d'images de panneaux de noms de rues extraites des images Google Street View en France. Chaque image contient plusieurs vues du même panneau de nom de rue. Toutes les images sont accompagnées d'un texte vérité au format normalisé et en majuscules initiales, tel qu'il apparaîtrait sur une carte. Nous pensons que le jeu de données FSNS est suffisamment volumineux et complexe pour entraîner un réseau profond d'une complexité significative afin de résoudre le problème d'extraction des noms de rues « de bout en bout » ou pour explorer les compromis entre la conception d'un seul réseau ingénierisé complexe et celle de plusieurs sous-réseaux conçus et entraînés pour résoudre des sous-problèmes. Nous présentons un tel réseau/graphique « de bout en bout » pour TensorFlow ainsi que ses résultats sur le jeu de données FSNS.


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