Abstrakt. Kravet på stora mängder kommenterade bilder har blivit en stor utmaning samtidigt som man tränar djupa neurala nätverksmodeller för olika visuella upptäckter och igenkänningsuppgifter. Detta dokument presenterar en ny bildsyntesteknik som syftar till att generera en stor mängd kommenterade scentextbilder för utbildning av exakta och robusta scentextdetekterings- och igenkänningsmodeller. Den föreslagna tekniken består av tre innovativa konstruktioner. För det första inser den "semantisk sammanhängande" syntes genom att inbädda texter i semantiskt förnuftiga regioner inom bakgrundsbilden, där den semantiska samstämmigheten uppnås genom att utnyttja de semantiska annoteringar av objekt och bildregioner som har skapats i den tidigare semantiska segmenteringsforskningen. För det andra utnyttjar den den visuella hållbarheten för att fastställa inbäddade platser inom varje semantisk förnuftig region, vilket sammanfaller med det faktum att texter ofta placeras runt homogena regioner för bättre synlighet i scener. För det tredje, den utformar en adaptiv text utseende modell som bestämmer färg och ljusstyrka inbäddade texter genom att lära sig från funktionen i verkliga scen text bilder adaptivt. Den föreslagna tekniken har utvärderats över fem offentliga dataset och experimenten visar sin överlägsna prestanda i utbildning korrekt och robust scen text upptäckt och igenkänning modeller.
I REF, Zhan et al. uppnå liknande textbildsyntes genom att kombinera tre mönster, inklusive semantisk sammanhållning, visuell uppmärksamhet och adaptiv textutseende.
Verisimilar Image Synthesis for Accurate Detection and Recognition of Texts in Scenes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}