EAST 모델 bounding box 좌표를 맞추는 것을 Regression 모델로 접근한 모델. FCN을 변형한 구조로 각 픽셀이 단어 영역 내에 있을 확률인 score map, 각 단어 box를 추정 후 픽셀과 box 4개 변 사이의 거리를 의미하는 거리 정보, box가 회전한 각도 정보 등을 출력하고 이를 선형결합한 형태의 loss를 활용해 학습한다. U-Net의 모양과 비슷한 FCN을 사용해 Conv채널을 증가시키며 이미지를 축소시키는 Encode과정을 거치고, 1/32로 축소한 Feature map을 생성한다. 이후 Decode 과정에서 이미지 사이즈를 키우며 복원하는데, 앞에서 생성된 Feature map들에 대해 Concat를 진행하며 글자가 있는 위치를 더 잘 확인하게 한다. 이후 최종적으..
