Outil de lecture Bleu – Étiquetage

Afin de déterminer la performance de l’outil de lecture Bleu avec vos images, vous devez comparer les caractères identifiés par l’outil avec les caractères réels présents sur l’image. Le processus d’étiquetage vous permet de gérer les coordonnées et les valeurs des caractères présents sur vos images. Une fois que votre set d’images est partiellement ou intégralement étiqueté, vous pouvez faire deux choses importantes :

Calculer plusieurs mesures statistiques pour mesurer la performance de l’outil sur vos images. Ces mesures incluent Recall, Confusion, Precision et F-Score.
Réaliser un training incrémentiel de votre outil. (Vous pouvez améliorer les performances de votre outil en lui fournissant des images avec des caractères à l’apparence particulière, par exemple.)

Les images de votre set d’images sont étiquetées ou non étiquetées. Les images étiquetées sont indiquées à l’écran par la présence de graphiques verts, plus précisément des caractéristiques ou des chaînes de caractères.

Il est extrêmement important de s’assurer, au moment de l’étiquetage, que tous les caractères d’une image étiquetée soient étiquetés avec justesse. Si cette consigne n’est pas respectée et que plusieurs caractères ne sont pas étiquetés, les mesures statistiques seront négativement impactées (l’outil détectera des caractères « parasites » ou « inattendus ») et les trainings incrémentiels futurs auront l’effet inverse : au lieu d’être améliorée, la justesse de l’outil sera diminuée (parce qu’aucun des caractères non étiquetés ne sera considéré par l’outil comme un caractère, et ne sera donc pris en compte).