Vi utvecklar en representation som lämpar sig för oinskränkt igenkänning av ord i naturliga bilder, där oinskränkt betyder att det inte finns någon fast lexikon och ord har okänd längd. I detta syfte föreslår vi en konvolutionell neurala nätverk (CNN) baserad arkitektur som innehåller en villkorlig Random Field (CRF) grafisk modell, tar hela ordet bild som en enda ingång. CRF:s unaries tillhandahålls av ett CNN som förutsäger tecken på varje position i utmatningen, medan högre ordertermer tillhandahålls av ett annat CNN som upptäcker förekomsten av N-gram. Vi visar att hela denna modell (CRF, tecken prediktor, N-gram prediktor) kan optimeras gemensamt genom att bakåt-förstärka den strukturerade output förlust, i huvudsak kräver systemet för att utföra multi-task lärande, och utbildning kräver endast syntetiskt genererade data. Den resulterande modellen är ett mer exakt system på standardiserade verkliga textigenkänningsriktmärken än bara teckenprognoser, vilket ger ett riktmärke för system som inte har utbildats på ett visst lexikon. Dessutom uppnår vår modell state-of-the-art noggrannhet i lexicon-konstruerade scenarier, utan att vara särskilt modellerad för begränsat erkännande. För att testa generaliseringen av vår modell utför vi även experiment med slumpmässiga alfanumeriska strängar för att utvärdera metoden när ingen visuell språkmodell är tillämplig.
I REF ) föreslogs också en CNN-baserad metod med strukturerat utdatalager för icke-konsensifierad igenkänning.
Deep Structured Output Learning for Unconstrained Text Recognition
{'venue': 'ICLR 2015', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}