# 옛날 스타일의 지도를 합성해 실제 지도에서 텍스트 인식률을 높임

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- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/13380.md](https://news.hada.io/topic/13380.md)
- Type: news
- Author: [depth221](https://news.hada.io/@depth221)
- Published: 2024-02-16T00:10:13+09:00
- Updated: 2024-02-16T00:10:13+09:00
- Original source: [github.com/zekun-li](https://github.com/zekun-li/generate_synthetic_historical_maps)
- Points: 5
- Comments: 0

## Topic Body

* cycle-GAN을 이용해 오픈스트리트맵(OSM) 데이터를 과거 스타일 지도 이미지로 변환한 후 PSENet에 학습(`SynthMap`)  
* PSENet을 통해 실제로 과거에 만들어진 지도에서 텍스트를 인식한 결과, ICDAR 2015 데이터셋만 학습한 신경망에 비해 ICDAR 2015를 학습한 후 SynthMap으로 미세 조정을 거친 신경망의 텍스트 인식률이 전반적으로 더 높았음  
* [Zekun Li et al., "Synthetic Map Generation to Provide Unlimited Training Data for Historical Map Text Detection", GEOAI '21, 2021.](https://zekun-li.github.io/files/GEOAI_2021.pdf)  
* [오픈스트리트맵, 합성 지도, 실제 지도 간 비교](https://zekun-li.github.io/side-by-side/)

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