전반적인 기획 돌아보기

• 모델 학습
  • 성능 측정 지표 조사
    • train dataset 이외의 test dataset 만들기, 더 잘맞는 데이터셋
    • naver CRNN, trOCR 중 선택
  • 보조 액터 시스템
    • 274x100 px 으로 이미지 크기 맞추기
    • 오타 보정 시스템
    • confidence 어떤 값 이하이면 어떻게 처리할 지
    • 사용자 글씨 크기 제한
• 서비스 점검

전반적인 기획 돌아보기

1. 카테고리화

   스타일에 맞추어서, 사용자에게 가이드라인 제시

   • 강의자료
   • 오답노트

   → 속도 최적화, 에러 핸들링

네이버 finetune_zip 학습

창윤님 wild crop → 학습 해주세용

안되는 것들(크기) → 모델의 특성 설명 → input 어떤 식으로 제약 조건을 가할 것인가

그 과정을 간략하게 정리를 해주세요(aihub - test 성능도 부탁드립니다)

단어 하나 cer : sum(list(preds) == list((label))) / len(list(preds))

Aihub → test 특정 크기(정해져) → CER (character error rate) - important importarnt 0.9

서비스용 test → 강의자료 이미지

App - 화면

오답노트 - 문제(ocr)+필기(htr) 나눠서 서버에 보내는 화면

텍스트 박스 합치기

UI - 디자인

디자인 부탁

앱 로고

<네이버 CRNN - 민선, 창윤>