Как использовать обнаружение объектов для извлечения банковских чеков?

Question

Я работаю над проектом, в котором мне нужно извлечь детали (чек №, MICR, филиал, / / ​​1013 * нет, IFS C) из банковских чеков. Я решил использовать обнаружение объекта видения Google AutoML для этой задачи, но у меня есть следующие вопросы:

1. Как подготовить данные для обучения? (какие методы увеличения данных использовать)
2. Сколько изображений мне потребуется, чтобы получить высокую точность?

Answer 1

Вот решение, которое я попробую: (данные не требуются)

Примечание : вам необходимо обучить модель для классификации, если она действительно проверена, или нет, затем выполните следующие шаги.

1. Extract all the text from cheque using [Google Vision OCR API][1]
2. And from all the text array:
         - 6 digit number will be **Cheque Number**
         - 9 digit number will be **MICR code**
         - 10+ digit number will be **Account Number**
         - Text which has branch as text will be **branch name**
         - Text which has bank as text will be **bank name**
         - For IFSC code, you need to compare few initial characters of bank name or do cosine comparison with bank name (run experiment to get more clarity).