Production d'un modèle affiné de reconnaissance d'écriture manuscrite avec eScriptorium et évaluation de ses performances - INRIA - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Production d'un modèle affiné de reconnaissance d'écriture manuscrite avec eScriptorium et évaluation de ses performances

Résumé

For this workshop, participants will take part in the fine-tuning of a handwritten text recognition (HTR) model with eScriptorium. Fine-tuning a model means retraining an initial generic model with a new dataset in order to specialize it in a particular domain.
Cet atelier proposera aux participant-es de prendre part à la production d'un modèle affiné de reconnaissance d'écriture manuscrite (REM) à partir de l'application eScriptorium/Kraken et de découvrir une méthodologie pour l'évaluation des performances des modèles de transcription. Un modèle affiné résulte du ré-entraînement d'un premier modèle générique à partir d'un autre jeu de données, avec comme objectif de le spécialiser dans un domaine particulier.
Fichier principal
Vignette du fichier
hscheithauer_et_al_FF21_workshop_proposition.pdf (85.67 Ko) Télécharger le fichier
arostaing_conventions_transcription_FF21_workshop.pdf (146.09 Ko) Télécharger le fichier
arostaing_introduction_FF21_workshop.pdf (68.37 Ko) Télécharger le fichier
arostaing_introduction_presentation_FF21_workshop.pdf (618.49 Ko) Télécharger le fichier
hscheithauer_introduction_FF21_workshop.pdf (1.45 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03538195 , version 1 (21-01-2022)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-03538195 , version 1

Citer

Hugo Scheithauer, Alix Chagué, Aurélia Rostaing, Lucas Terriel, Laurent Romary, et al.. Production d'un modèle affiné de reconnaissance d'écriture manuscrite avec eScriptorium et évaluation de ses performances. Les Futurs Fantastiques - 3e Conférence Internationale sur l’Intelligence Artificielle appliquée aux Bibliothèques, Archives et Musées, AI4LAM, Bibliothèque nationale de France, Dec 2021, Paris, France. ⟨hal-03538195⟩
140 Consultations
129 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More