Scentextigenkänning har varit ett hett forskningsämne i datorseende på grund av dess olika tillämpningar. Den senaste tekniken är det uppmärksamhetsbaserade enkoder-dekoder ramverket som lär sig kartläggningen mellan indatabilder och utdatasekvenser på ett rent datadrivet sätt. Vi observerar dock att befintliga uppmärksamhetsbaserade metoder fungerar dåligt på komplicerade bilder och/eller bilder av låg kvalitet. En viktig orsak är att befintliga metoder inte kan få korrekta anpassningar mellan funktionsområden och mål för sådana bilder. Vi kallar detta fenomen "attention drift". För att ta itu med detta problem föreslår vi i detta dokument metoden FAN (förkortningen Focusing Attention Network) som använder en fokuseringsmekanism för att automatiskt dra tillbaka den bortdrivna uppmärksamheten. FAN består av två huvudkomponenter: ett uppmärksamhetsnätverk (AN) som ansvarar för att känna igen karaktärsmål som i de befintliga metoderna, och ett fokuserande nätverk (FN) som ansvarar för att justera uppmärksamheten genom att utvärdera om AN verkligen uppmärksammar målområdena i bilderna. Dessutom, skiljer vi oss från de befintliga metoderna, antar vi ett ResNet-baserat nätverk för att berika djupa representationer av scentextbilder. Omfattande experiment på olika riktmärken, bland annat datauppsättningarna IIIT5k, SVT och ICDAR, visar att FAN-metoden avsevärt överträffar de befintliga metoderna.
Till exempel det Focusing Attention Network (FAN) som föreslagits av Cheng et al. I REF infördes ett fokusnätverk för att ta itu med tendensen till uppmärksamhet mellan den lokala karaktärsfunktionen och målet.
Focusing Attention: Towards Accurate Text Recognition in Natural Images
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}