Detektionsmetoder för tidigare scentext har utvecklats avsevärt under de senaste åren. Men begränsad av det mottagliga fältet av CNNs och de enkla representationer som rektangel avgränsande låda eller fyrhörning som antagits för att beskriva text, tidigare metoder kan misslyckas när det gäller mer utmanande text instanser, såsom extremt lång text och godtyckligt formad text. För att ta itu med dessa två problem presenterar vi en ny textdetektor, nämligen LOMO, som lokaliserar texten successivt för flera gånger (eller med andra ord, LOok Mer än en gång). LOMO består av en direkt regressator (DR), en iterativ förfiningsmodul (IRM) och en formuttrycksmodul (SEM). Till en början genereras textförslag i form av fyrhörning av DR-filialen. Därefter uppfattar IRM gradvis hela den långa texten genom iterativ förfining baserad på de utdragna inslagen i de preliminära förslagen. Slutligen introduceras en SEM för att rekonstruera mer exakt representation av oregelbunden text genom att beakta geometri egenskaper text instans, inklusive text region, text mittlinje och gräns offset. De senaste resultaten från flera offentliga riktmärken, inklusive ICDAR2017-RCTW, SCUT-CTW1500, Total-Text, ICDAR2015 och ICDAR17-MLT, bekräftar den slående robustheten och effektiviteten hos LOMO.
REF är att förutsäga text region, text centrum linje och gräns offset och dessutom genererar text polygoner.
Look More Than Once: An Accurate Detector for Text of Arbitrary Shapes
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}