2.1 : FoNDUE - A Lightweight HTR Infrastructure for Geneva
- document 1 document 2 document 3
- niveau 1 niveau 2 niveau 3
- audio 1 audio 2 audio 3
Descriptif
par Simon Gabay (université de Genève), Pierre Kuenzli (université de Genève) et Jean-Luc Falcone (université de Genève)
Recognising text on an image is becoming increasingly important for scholars working with textual sources. Because institutions have to address the needs of their members, the University of Geneva has decided to offer a free of charge and user-friendly solution based on eScriptorium. The specificity of our instance is that it relies only on local infrastructures to minimise its cost and offer additional services, such as training models directly with command lines. Therefore, it promotes a double empowerment: the one of the institution, that does not depend on external private solutions, but also the one of scholars, who gain new digital skills. On top of a theoretical reflexion on this empowerment, we propose a first feedback on how to deploy an efficient HPC-based instance of eScriptorium.
Thème
Notice
Dans la même collection
-
2.10 : Clôture Colloque "Documents anciens et reconnaissance automatique des écritures manuscrites"PincheAriane
2.10 : Clôture Colloque "Documents anciens et reconnaissance automatique des écritures manuscrites"
-
2.8 : Reconnaissance et extraction d’informations dans des tableaux manuscrits historiquesPincheAriane
2.8 : Reconnaissance et extraction d’informations dans des tableaux manuscrits historiques
-
2.7 : HTR of Handwritten Paleographic Greek Text as a Function of ChronologyPincheAriane
2.7 : HTR of Handwritten Paleographic Greek Text as a Function of Chronology
-
2.6 : EpiSearch. Recognising Ancient Inscriptions in Epigraphic ManuscriptsBoschettiFederico
2.6 : EpiSearch. Recognising Ancient Inscriptions in Epigraphic Manuscripts
-
2.4 : Expérimentations pour l’analyse automatique de sources chinoises anciennesVidal-GorèneChahan
2.4 : Expérimentations pour l’analyse automatique de sources chinoises anciennes
-
2.3 : Analyse, Reconnaissance et Indexation des manuscrits CHAMSchweyerAnne-ValérieBurieJean-Christophe
2.3 : Analyse, Reconnaissance et Indexation des manuscrits CHAM
-
1.3 : HTR fine tuning for medieval manuscripts models: strategies and evaluationTorres AguilarSergioJolivetVincent
1.3 : HTR fine tuning for medieval manuscripts models: strategies and evaluation
-
2.5 : Sharing HTR datasets with standardized metadata: the HTR United initiativeChaguéAlixClériceThibault
2.5 : Sharing HTR datasets with standardized metadata: the HTR United initiative
-
2.9 : Retour d’expériences sur l’utilisation comparée de plusieurs de dispositifs de transcription …TufféryChristophe
2.9 : Retour d’expériences sur l’utilisation comparée de plusieurs de dispositifs de transcription numérique d’archives de fouilles archéologiques
-
1.10 : Segmentation Mode for Archival Documents with Highly Complex LayoutStoeklDaniel
1.10 : Segmentation Mode for Archival Documents with Highly Complex Layout
-
2.2 : From HTR to Critical Edition: A Semi-Automatic PipelineStoeklDaniel
2.2 : From HTR to Critical Edition: A Semi-Automatic Pipeline
-
1.7 : De Transkribus à eScriptorium : retour(s) d’expérience sur l’usage d’outils d’HTR appliqués à…LeblancElina
1.7: De Transkribus à eScriptorium : retour(s) d’expérience sur l’usage d’outils d’HTR appliqués à un corpus d’imprimés espagnols du XIXe siècle
Avec les mêmes intervenants
-
1.11 : SegmOnto – A Controlled Vocabulary to Describe Historical Textual SourcesGabaySimonPincheAriane
1.11 : SegmOnto – A Controlled Vocabulary to Describe Historical Textual Sources
Sur le même thème
-
Séminaire HN Lab 1 : Le HTR appliqué à l’histoire de l’Art : présentation du travail de Léa Marone…
Le HN Lab propose un séminaire de recherche qui prend la forme d’une présentation de problématiques théoriques ou pratiques, de présentations de réalisations (achevées ou en cours) d’une durée de 30
-
Tutoriel XQuery (1)
Explorer le langages XQuery
-
Tutoriel XQuery (2)
Explorer le langage XQuery
-
Tutoriel XQuery (3)
Explorer le langage XQuery
-
-
-
-
-
Tutoriel XSLT (2)
Explorer le langage XSLT
-
-
Tutoriel XSLT (4)
Explorer le langage XSLT
-
Tutoriel XSLT (5)
Explorer le langage XSLT