I detta dokument föreslår vi en ny metod för att upptäcka text i naturliga bilder. Både lokala och globala riktlinjer beaktas för lokalisering av textrader i en grov-till-fin procedur. För det första tränas en modell för Fully Convolutional Network (FCN) för att förutsäga den framträdande kartan över textregioner på ett holistiskt sätt. Därefter, textrad hypoteser uppskattas genom att kombinera den framträdande kartan och teckenkomponenter. Slutligen, en annan FCN klassificerare används för att förutsäga centroiden av varje tecken, för att ta bort falska hypoteser. Ramverket är allmänt för hantering av text i flera riktningar, språk och teckensnitt. Den föreslagna metoden uppnår konsekvent den senaste prestandan på tre referensvärden för upptäckt av text: MSRA-TD500, ICDAR2015 och ICDAR2013.
Efterbehandlingsmetoder föreslås också i REF för att extrahera textrader i flera riktningar.
Multi-oriented Text Detection with Fully Convolutional Networks
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}