Scentext detektionsmetoder som bygger på djupt lärande har uppnått anmärkningsvärda resultat under de senaste åren. På grund av den stora mångfalden och komplexiteten i naturliga scener kan dock tidigare toppmoderna metoder för att upptäcka text fortfarande producera en betydande mängd falska positiva, när de tillämpas på bilder som fångas i verkliga miljöer. För att ta itu med denna fråga, främst inspirerad av Mask R-CNN, föreslår vi i detta dokument en effektiv modell för scentextdetektering, som bygger på Feature Pyramid Network (FPN) och exempelsegmentering. Vi föreslår ett övervakat pyramidkontextnätverk (SPCNET) för att exakt lokalisera textregioner och samtidigt undertrycka falska positiva. Med hjälp av vägledningen för semantisk information och delning av FPN får SPCNET betydligt bättre prestanda samtidigt som marginell extra beräkning införs. Experiment på standarddata visar att vår SPCNET klart överträffar start-of-the-art metoder. Särskilt uppnås en F-åtgärd på 92,1 % på ICDAR2013, 87,2 % på ICDAR2015, 74,1 % på ICDAR2017 MLT och 82,9 % på Total-Text.
SPCNET REF ser textdetektion som ett exempel på segmenteringsproblem, baserat på Mask R-CNN, det föreslår en textkontextmodul och en re-score mekanism för att undertrycka falska positiva.
Scene Text Detection with Supervised Pyramid Context Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}