Scentextdetektering är ett viktigt steg i scentextläsningssystemet. De största utmaningarna ligger i avsevärt varierande storlek och proportioner, godtyckliga inriktningar och former. På grund av den senaste tidens framsteg i fråga om djupinlärning har imponerande resultat uppnåtts för multiorienterad textdetektering. Ändå sjunker prestandan dramatiskt när det gäller att upptäcka de böjda texterna på grund av den begränsade textrepresentationen (t.ex. horisontella avgränsande rutor, roterade rektanglar eller fyrsidiga). Det är av stort intresse att upptäcka de böjda texterna, som faktiskt är mycket vanliga i naturscener. I det här dokumentet presenterar vi en ny textdetektor som heter TextField för att upptäcka oregelbundna scentexter. I synnerhet lär vi oss ett riktningsfält som pekar bort från närmaste textgräns till varje textpunkt. Detta riktningsfält representeras av en bild av 2D-vektorer och inlärd via ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk. Det kodar både binär text mask och riktning information som används för att separera angränsande text instanser, vilket är utmanande för den klassiska segmentering baserade metoder. Baserat på det inlärda riktningsfältet använder vi en enkel men effektiv morfologisk-baserad efterbehandling för att uppnå den slutliga upptäckten. De experimentella resultaten visar att det föreslagna textfältet överträffar de toppmoderna metoderna med stor marginal (28 % och 8 %) på två böjda textdatauppsättningar: Total-Text respektive SCUT-CTW1500; TextField uppnår också mycket konkurrenskraftiga resultat på multiorienterade datauppsättningar: ICDAR 2015 och MSRA-TD500. Dessutom är TextField robust i att generalisera osynliga datauppsättningar. Index Terms-Scen textdetektion, multi-orienterad text, böjd text, djupa neurala nätverk.
TextField REF lär sig en bild av tvådimensionella vektorer för att upptäcka oregelbundna scentexter.
TextField: Learning a Deep Direction Field for Irregular Scene Text Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}