De senaste modellerna för djupinlärning har visat på starka möjligheter att klassificera text och icke-textkomponenter i naturliga bilder. De extraherar en hög nivå funktion globalt beräknas från en hel bildkomponent (patch), där den belamrade bakgrundsinformationen kan dominera sanna textfunktioner i den djupa representationen. Detta leder till mindre diskriminerande makt och sämre robusthet. I detta dokument presenterar vi ett nytt system för scentextdetektering genom att föreslå ett nytt text-attentional convolutional neural network (Text-CNN) som särskilt fokuserar på att extrahera textrelaterade regioner och funktioner från bildkomponenterna. Vi utvecklar en ny inlärningsmekanism för att utbilda text-CNN med information på flera nivåer, inklusive textregionmask, teckenetikett och binär text/icke-textinformation. Den rika tillsynsinformationen möjliggör text-CNN med en stark förmåga att särskilja tvetydiga texter, och ökar också dess robusthet mot komplicerade bakgrundskomponenter. Utbildningsprocessen är formulerad som ett inlärningsproblem med flera arbetsuppgifter, där information på låg nivå som övervakas i hög grad underlättar den huvudsakliga uppgiften att klassificera text/icke-text. Dessutom utvecklas en kraftfull låg nivå detektor som kallas kontrastförstärkning maximal stabil extrem regioner (MSERs), som utökar de allmänt använda MSERs genom att öka intensitet kontrast mellan textmönster och bakgrund. Detta gör det möjligt att upptäcka mycket utmanande textmönster, vilket resulterar i en högre minne. Vårt tillvägagångssätt gav lovande resultat för datauppsättningen ICDAR 2013 med en F-åtgärd på 0,82, vilket avsevärt förbättrade de senaste resultaten. Index Termer-Maximalt stabila extrem regioner, text detektor, konvolutionella neurala nätverk, flernivå övervakad information, multi-task lärande.
Ett textIntentional Convolutional Neural Network (Text-CNN) har använts i REF.
Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}