RMOCR 인식률 향상을 위한 AI 엔진 및 학습 모델 고도화
문서 OCR 인식률 향상을 위해 text detection과 PP-OCR 인식 모델을 파인튜닝하고, 다중 컬럼 등 다양한 문서 레이아웃을 지원하도록 OCR 엔진을 고도화한 과제.
Overview
본 과제는 주식회사 알엠소프트의 문서 OCR 솔루션(RMOCR)의 인식률을 높이기 위한 AI 엔진·학습 모델 고도화 과제이다. 실제 문서 이미지에 맞게 텍스트 검출(text detection)과 문자 인식 모델을 개선하고, 단일 컬럼뿐 아니라 다중 컬럼처럼 복잡한 레이아웃의 문서까지 안정적으로 처리하는 것을 목표로 하였다.
Approach
- 문서 OCR을 위한 text detection 모델을 자체 데이터에 맞게 파인튜닝하여 텍스트 영역 검출 성능을 개선
- PP-OCR(PaddleOCR) 기반 인식 모델을 파인튜닝하여 문서 문자 인식 정확도를 향상
- 다중 컬럼 등 다양한 컬럼 구성의 문서 레이아웃을 모두 지원하도록 검출·인식 파이프라인을 고도화
Role
문서 OCR을 위한 text detection 및 PP-OCR 인식 모델 파인튜닝과, 다중 컬럼
등 다양한 레이아웃을 지원하는 OCR 엔진 고도화를 수행하였다.