Inspirerad av taligenkänning anser de senaste toppmoderna algoritmerna oftast scentextigenkänning som ett sekvensförutsägelseproblem. Även om dessa metoder uppnår utmärkt prestanda, försummar de vanligtvis ett viktigt faktum att text i bilder faktiskt distribueras i tvådimensionellt utrymme. Det är en natur som skiljer sig helt från tal, som i grund och botten är en endimensionell signal. I princip kan direkt komprimerande egenskaper hos text i en endimensionell form förlora användbar information och införa extra buller. I detta dokument närmar vi oss scentextigenkänning ur ett tvådimensionellt perspektiv. En enkel men effektiv modell, kallad Character Attention Fully Convolutional Network (CA-FCN), är utformad för att känna igen texten av godtyckliga former. Scentextigenkänning realiseras med ett semantiskt segmenteringsnätverk, där en uppmärksamhetsmekanism för tecken används. I kombination med en ordformationsmodul kan CA-FCN samtidigt känna igen skriptet och förutsäga positionen för varje tecken. Experiment visar att den föreslagna algoritmen överträffar tidigare metoder på både regelbundna och oregelbundna textdatauppsättningar. Dessutom har det visat sig vara mer robust att feltolka lokaliseringar i textdetekteringsfasen, som är mycket vanliga i praktiken.
REF kände igen oregelbunden scentext från ett 2D-perspektiv med ett semantiskt segmenteringsnätverk.
Scene Text Recognition from Two-Dimensional Perspective
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}