Trots den långvariga forskningen under flera decennier om optisk karaktärsigenkänning (OCR) är det fortfarande en utmanande uppgift att känna igen texter från naturliga bilder. Detta beror på att scentexter ofta är oregelbundna (t.ex. krökta, godtyckligt orienterade eller allvarligt förvrängda) arrangemang, som ännu inte har behandlats väl i litteraturen. Befintliga metoder för textigenkänning fungerar främst med vanliga (horisontella och frontala) texter och kan inte trivialt generaliseras för att hantera oregelbundna texter. I detta dokument utvecklar vi det godtyckliga orienteringsnätverket (AON) för att direkt fånga de djupa dragen i oregelbundna texter, som kombineras till en uppmärksamhetsbaserad dekoder för att generera teckensekvens. Hela nätverket kan tränas end-to-end genom att endast använda bilder och anteckningar på ordnivå. Omfattande experiment på olika riktmärken, inklusive CUTE80, IIIT5k, SVT och ICDAR-datauppsättningar, visar att den föreslagna AON-baserade metoden uppnår hjärtstatus i oregelbundna datauppsättningar och är jämförbar med större befintliga metoder i regelbundna datauppsättningar. * Motsvarande författare. Under de senaste åren har det funnits många verk för att lösa scentextigenkänning [6, 22, 31, 39]. Även om dessa metoder har visat lovande resultat, kan de flesta av dem effektivt endast hantera vanliga texter som ofta är tätt bundna, horisontella och frontala. Men i verkligheten
Cheng REF fångade de djupa egenskaperna hos oregelbunden text bild längs fyra riktningar av RNNs, som sedan kombineras med 1D uppmärksamhetsbaserad dekoder för att generera teckensekvens.
AON: Towards Arbitrarily-Oriented Text Recognition
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}