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Production d'un modèle affiné de reconnaissance d'écriture manuscrite avec eScriptorium et évaluation de ses performances
- Source :
- Les Futurs Fantastiques-3e Conférence Internationale sur l’Intelligence Artificielle appliquée aux Bibliothèques, Archives et Musées, AI4LAM, 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
- Publication Year :
- 2021
- Publisher :
- HAL CCSD, 2021.
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Abstract
- International audience; 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.
- Subjects :
- [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing
Evaluation métrique d'évaluation
[INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV]
[INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering
Handwritten text recognition
Transcription automatique de manuscrit
[SHS.HIST]Humanities and Social Sciences/History
Subjects
Details
- Language :
- French
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Les Futurs Fantastiques-3e Conférence Internationale sur l’Intelligence Artificielle appliquée aux Bibliothèques, Archives et Musées, AI4LAM, 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
- Accession number :
- edsair.dedup.wf.001..67764e1a7dd86ba5e01bada366669ae8