Vi utvecklar ett Deep-Text Recurrent Network (DTRN) som ser scentextläsning som ett sekvensmärkningsproblem. Vi utnyttjar de senaste framstegen av djupa konvolutionella neurala nätverk för att generera en ordnad hög nivå sekvens från en hel ord bild, undvika svåra karaktär segmentering problem. Sedan utvecklas en djup återkommande modell, som bygger på ett långt korttidsminne (LSTM), för att på ett robust sätt känna igen de genererade CNN-sekvenserna, som avviker från de flesta befintliga metoder som identifierar varje karaktär oberoende av varandra. Vår modell har ett antal tilltalande egenskaper jämfört med befintliga scentextigenkänningsmetoder: (i) Den kan känna igen mycket tvetydiga ord genom att utnyttja meningsfull kontextinformation, så att den kan fungera tillförlitligt utan vare sig för- eller efterbehandling; (ii) den djupa CNN-funktionen är robust för olika bildförvrängningar; (iii) den behåller den explicita orderinformationen i ordavbildning, vilket är nödvändigt för att diskriminera ordsträngar; och (iv) modellen är inte beroende av fördefinierad ordbok, och den kan bearbeta okända ord och godtyckliga strängar. Den föreslagna modellen uppnår imponerande resultat på ett antal riktmärken, vilket avsevärt främjar den senaste tekniken [18, 1]. Koder för DTRN kommer att finnas tillgängliga.
Han et al REF föreslog Deep Text Recurrent Network (DTRN), som genererar beställd hög nivå sekvens från en ordavbildning med Maxed out CNN och sedan använder Bi-LSTM för att upptäcka den genererade CNN-sekvensen.
Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}