I det här dokumentet föreslår vi en ny scentextdetektionsmetod som heter TextMountain. Den viktigaste idén med TextMountain är att utnyttja gränscenterinformationen fullt ut. Olika från tidigare verk som behandlar center-border som ett binärt klassificeringsproblem, förutspår vi text center-border sannolikhet (TCBP) och text center-direction (TCD). TCBP är precis som ett berg vars topp är textcentrum och fot är textkant. Den bergstopp kan separera text instanser som inte lätt kan uppnås med semantiska segmenteringskarta och dess stigande riktning kan planera en väg till toppen för varje pixel på fjällfoten i gruppstadiet. TCD hjälper TCBP att lära sig bättre. Våra märkningsregler kommer inte att leda till det tvetydiga problemet med omvandlingen av vinkeln, så den föreslagna metoden är robust mot multiorienterad text och kan också hantera väl med böjd text. I slutskedet måste varje pixel vid fjällfoten söka stigen till bergstoppen och denna process kan slutföras på ett effektivt sätt parallellt, vilket ger effektiviteten i vår metod jämfört med andra. Försöken på MLT, ICDAR2015, RCTW-17 och SCUT-CTW1500 databaser visar att den föreslagna metoden uppnår bättre eller jämförbar prestanda både i fråga om noggrannhet och effektivitet. Det är värt att nämna att vår metod uppnår ett F-mått på 76,85 procent på MLT som överträffar de tidigare metoderna med stor marginal. Kod kommer att göras tillgänglig.
Med accelererade efterbehandling steg, REF genererar text polygoner efter att förutsäga textpoäng, text center gräns sannolikhet, och text centrum riktning.
TextMountain: Accurate Scene Text Detection via Instance Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}