Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Handwritten Text Recognition

Optical Character Recognition (OCR) › Handwritten Text Recognition 46 평가 기록 13 datasets

Handwritten Text Recognition (HTR) is the task of automatically identifying and transcribing handwritten text from images or scanned documents into machine-readable text. The goal is to develop a system capable of accurately interpreting diverse handwriting styles, accounting for variations in alignment, stroke, spacing, and noise. This task involves detecting handwritten regions within an image, extracting the text content, and converting it into a structured digital format, enabling further search, indexing, or data analysis.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
IAM
DTrOCR 105M
CER: 2.38
논문 코드
HTR-VT
Test CER: 2.8Test WER: 7.4
논문 코드
TrOCR
Test CER: 3.4Test WER: -
논문 코드
HTR-VT
Test CER: 3.9Test WER: 16.5
논문 코드
PyLaia (all transcriptions + agreement-based split)
CER (%): 4.34WER (%): 15.14
논문 -
DAN
CER (%): 3.22WER (%): 13.63
논문 코드
StackMix+Blots
CER: 1.73
논문 코드
StackMix+Blots
CER: 2.5
논문 코드
HKR
StackMix+Blots
CER: 3.49
논문 코드
StackMix+Blots
CER: 3.77
논문 코드
StackMix+Blots
CER: 3.01
논문 코드
DAN
CER (%): 6.46WER (%): 14.79
논문 -

데이터셋

13개

논문

라이브러리

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