Oregelbunden text används ofta. Men det är mycket svårt att känna igen på grund av dess olika former och förvrängda mönster. I detta dokument föreslår vi därför ett flerobjektsstyrt uppmärksamhetsnätverk (MORAN) för allmänt erkännande av scentext. MORAN består av ett multi-objekt upprätande nätverk och en uppmärksamhet-baserad sekvensigenkänning nätverk. Det multi-objekt upprätande nätverket är utformad för att korrigera bilder som innehåller oregelbunden text. Det minskar svårigheten att känna igen och gör det möjligt för det uppmärksamhetsbaserade sekvensigenkänningsnätverket att lättare läsa oregelbunden text. Det är utbildat på ett svagt övervakning sätt, vilket kräver endast bilder och motsvarande textetiketter. Det uppmärksamhetsbaserade nätverket för sekvensigenkänning fokuserar på måltecken och utdata i följd av förutsägelserna. För att förbättra känsligheten för det uppmärksamhetsbaserade nätverket för sekvensigenkänning föreslås dessutom en metod för upphämtning med fraktionering för en uppmärksamhetsbaserad dekoder i utbildningsfasen. Med korrigeringsmekanismen kan MORAN läsa både vanlig och oregelbunden scentext. Omfattande experiment på olika riktmärken utförs, vilket visar att MORAN uppnår toppmoderna resultat. Källkoden finns tillgänglig 1.
För att övervinna detta, Luo et al. I REF föreslås ett flerobjektsstyrt uppmärksamhetsnät som är mer flexibelt än en direkt uppskattning av omvandlingen.
A Multi-Object Rectified Attention Network for Scene Text Recognition
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}