Abstrakt. Vi föreslår en ny Connectionist Text Proposition Network (CTPN) som exakt lokaliserar textlinjer i naturlig bild. CTPN upptäcker en textrad i en sekvens av textförslag i finskala direkt i konvolutionella funktionskartor. Vi utvecklar en vertikal ankarmekanism som tillsammans förutser placering och text/icke-textpoäng för varje förslag med fast bredd, vilket avsevärt förbättrar lokaliseringsnoggrannheten. De sekventiella förslagen är naturligt sammankopplade med ett återkommande neuralt nätverk, som sömlöst införlivas i det konvolutionella nätverket, vilket resulterar i en end-to-end trainingable modell. Detta gör det möjligt för CTPN att utforska rik kontextinformation av bild, vilket gör det kraftfullt att upptäcka extremt tvetydig text. CTPN fungerar tillförlitligt på flerskalig och flerspråkig text utan vidare efterbehandling, vilket avviker från tidigare bottom-up-metoder som kräver flerstegs postfiltrering. Den uppnår 0,88 och 0,61 F-mått på riktmärkena för ICDAR 2013 och 2015 och överträffar de senaste resultaten [8, 35] med stor marginal. CTPN är beräkningseffektiv med 0,14s/bild, genom att använda den mycket djupa VGG16 modellen [27]. Online demo finns på: http://textdet.com/.
Baserat på Snabbare R-CNN, CTPN REF utvecklar en vertikal ankarmekanism som pre- dikter plats och text / icke-text poäng för varje fast bredd förslag samtidigt, sedan ansluter sekventiella förslag av ett återkommande neuralt nätverk.
Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}