In the previous lecture, we demonstrated that a convolutional network can recognize digits, however, the question remains, how does the model pick each digit and avoid perturbation on neighboring digits. The next step is to detect non/overlapping objects and use the general approach of Non-Maximum Suppression (NMS). Now, given the assumption that the input is a series of non-overlapping digits, the strategy is to train several convolutional networks and using either majority vote or picking the digits corresponding to the highest score generated by the convolutional network.
Dans les cours des semaines précédentes, nous avons démontré qu’un réseau convolutif peut reconnaître des chiffres. Cependant, la question demeure de savoir comment le modèle choisit chaque chiffre et évite les perturbations avec les chiffres voisins. L’étape suivante consiste à détecter les objets qui ne se chevauchent pas et à utiliser l’approche générale de la suppression non maximale (NMS en anglais pour Non-Maximum Suppression). Etant donné l’hypothèse que l’entrée est une série de chiffres ne se chevauchants pas, la stratégie consiste à entraîner plusieurs réseaux convolutifs et à utiliser soit un vote majoritaire, soit à choisir les chiffres correspondant au score le plus élevé généré par le réseau convolutif.