오픈스트리트맵으로 합성한 과거 스타일 지도를 통해 실제 옛날 지도의 텍스트 인식률을 높임

SynthMap demo 웹 사이트의 모습.

미국 미네소타 대학교에서 박사 과정을 밟고 있는 Zekun Li 외 4명이 오픈스트리트맵으로 옛날 스타일의 지도를 렌더링한 후, 이를 인공지능으로 학습해 실제 옛날 지도의 텍스트 인식률을 올리는 연구를 진행하였습니다.

 

ICDAR, SynthMap, ICDAR+SynthMap로 학습시킨 가중치를 David Rumsey 데이터 집합에 적용했을 때의 성능.

(a) ICDAR 2015로 학습시킨 PSENet, (b) SynthMap으로 학습시킨 PSENet, (c) ICDAR 2015로 학습시킨 후 SynthMap으로 미세 조정한 PSENet의 텍스트 인식 결과.

임의로 옛날 스타일 지도를 그려서 학습시켰음에도 텍스트 인식 AI를 실제 지도에 적용했을 때 유의미한 성능 향상이 일어나는 결과를 얻을 수 있습니다.

 

오픈스트리트맵 및 합성 지도, 실제 옛날 지도 간 비교는 여기에서 할 수 있습니다.  

 

참고 자료

Zekun Li 외 4명, "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

https://github.com/zekun-li/generate_synthetic_historical_maps

https://zekun-li.github.io/side-by-side/

https://weeklyosm.eu/ko/archives/17032#wn707_30018