Here we present the task of recognizing 5 non-overlapping zip codes. The system was not given any instructions on how to separate each digit but knows that is must predict 5 digits. The system (Figure 1) consists of 4 different sized convolutional networks, each producing one set of outputs. The output is represented in matrices. The four output matrices are from models with a different kernel width in the last layer. In each output, there are 10 rows, representing 10 categories from 0 to 9. The larger white square represents a higher score in that category. In these four output blocks, the horizontal sizes of the last kernel layers are 5, 4, 3 and 2 respectively. The size of the kernel decides the width of the model’s viewing window on the input, therefore each model is predicting digits based on different window sizes. The model then takes a majority vote and selects the category that corresponds to the highest score in that window. To extract useful information, one should keep in mind that not all combinations of characters are possible, therefore error correction leveraging input restrictions is useful to ensure the outputs are true zip codes.
Nous présentons ici la tâche consistant à reconnaître un code postal constitué de 5 chiffres ne se chevauchant pas. Le système n’a reçu aucune instruction sur la façon de séparer chaque chiffre, mais il sait qu’il doit prévoir 5 chiffres. Le système (figure 1) se compose de 4 ConvNets de taille différente, chacun produisant un ensemble de sorties. La sortie est représentée par des matrices. Les quatre matrices de sortie proviennent de modèles dont la dernière couche présente une largeur de noyau différente. Dans chaque sortie, il y a 10 lignes représentant les 10 chiffres de 0 à 9. Le plus grand carré blanc représente un score plus élevé dans cette catégorie. Dans ces quatre blocs de sortie, les tailles horizontales des dernières couches de noyaux sont respectivement de 5, 4, 3 et 2. La taille du noyau détermine la largeur de la fenêtre de visualisation du modèle en entrée, c’est pourquoi chaque modèle prédit des chiffres en fonction de différentes tailles de fenêtre. Le modèle effectue alors un vote majoritaire et sélectionne la catégorie qui correspond au score le plus élevé dans cette fenêtre. Pour extraire des informations utiles, il faut garder à l’esprit que toutes les combinaisons de caractères ne sont pas possibles. Ainsi une correction d’erreurs utilisant les restrictions d’entrée est utile afin de s’assurer que les sorties sont de véritables codes postaux.