I den här artikeln presenterar vi en ny SpaTial Attention Residue Network (STAR-Net) för att känna igen scentexter. Vårt STAR-Net är utrustat med en spatial uppmärksamhetsmekanism som använder en rumslig transformator för att ta bort förvrängningar av texter i naturliga bilder. Detta gör det möjligt för den efterföljande funktionsextraktorn att fokusera på den rättade textregionen utan att förvanskas av förvrängningarna. Vårt STAR-Net utnyttjar också restkonvolutionella block för att bygga en mycket djup funktionsextraktor, vilket är viktigt för en framgångsrik extraktion av discriminativa textfunktioner för denna finkorniga igenkänning uppgift. Genom att kombinera den rumsliga uppmärksamhetsmekanismen med restkonvolutionsblocken, är vårt STAR-Net det djupaste end-to-end trainingable neurala nätverket för scentextigenkänning. Experiment har utförts på fem offentliga referensdatauppsättningar. Experimentella resultat visar att vårt STAR-Net kan uppnå en prestanda jämförbar med toppmoderna metoder för scentexter med små förvrängningar, och överträffa dessa metoder för scentexter med betydande förvrängningar.
Liu m.fl. REF presenterade en liknande metod, kallad STAR-Net (Spatial Attention Residue Network), för den icke-konstruerade textigenkänningen, som automatiskt rättar till förvrängda texter.
STAR-Net: A SpaTial Attention Residue Network for Scene Text Recognition
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}