De flesta state-of-the-art scen text detektion algoritmer är djupt lärande baserade metoder som beror på att avgränsa rutan regression och utföra minst två typer av förutsägelser: text / icke-text klassificering och plats regression. Regression spelar en nyckelroll vid förvärv av avgränsande rutor i dessa metoder, men det är inte nödvändigt eftersom text/icke-text förutsägelse kan också betraktas som ett slags semantisk segmentering som innehåller fullständig platsinformation i sig. Textfall i scenbilder ligger dock ofta mycket nära varandra, vilket gör dem mycket svåra att separera via semantisk segmentering. Därför behövs en segmentering av exempel för att ta itu med detta problem. I detta papper, PixelLink, en ny scen text detektion algoritm baserad på instans segmentering, föreslås. Text instanser först segmenteras ut genom att länka pixlar inom samma instans tillsammans. Text avgränsande rutor extraheras sedan direkt från segmenteringsresultatet utan plats regression. Experiment visar att jämfört med regressionsbaserade metoder kan PixelLink uppnå bättre eller jämförbar prestanda på flera riktmärken, samtidigt som det kräver många färre iterationer och färre träningsdata.
Pixellink REF förutsäger fallegmenteringskarta och länkar bildpunkter inom samma instans tillsammans.
PixelLink: Detecting Scene Text via Instance Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}