問題タブ [handwriting-recognition]

エンドツーエンドのトレーニング可能なオフライン英語手書き認識モデルを作成しようとしています (個々の文字をセグメント化することなく)。トレーニングには、IAM 手書きデータベースの単語データセットを使用しています。

学習率を下げたり、バッチサイズを増やしたりしようとしましたが、損失は変動し続け、全体的に大幅な減少はありません -各ステップでのコストの TensorBoard の視覚化

私は TensorFlow を初めて使用するので、素朴なエラーが発生する可能性があります。使用したコード:

モバイルARアプリを作ろうとしています。ユーザーが紙に書いている間、スマートフォンを使用してユーザーの手書きをリアルタイムで追跡したい。つまり、ユーザーが行ったすべてのストロークを追跡します。

ManoMotion や Leap Motion などの一部の SDK や製品が比較的正確なハンド トラッキングと分析を提供することは知っていますが、紙に書くことは多くのモーションやジェスチャを必要としないため、適切ではないと思います。

オンラインで検索しましたが、特定のユース ケースに関するリソースが見つかりませんでした。そこで、他に調べるべきリソースがあるかどうか、または OpenCV のようないくつかの低レベル API に頼るべきかどうかを尋ねたいと思います。