Abstract-Scene textigenkänning har lockat många undersökningar på grund av dess betydelse för olika tillämpningar. Befintliga metoder använder sig huvudsakligen av nätverk som bygger på recidiv eller konvolution. Även om dessa metoder har fått bra prestanda, lider de fortfarande av två begränsningar: långsam träningshastighet på grund av den interna upprepningen av RNN, och hög komplexitet på grund av staplade konvolutionslager för långsiktig funktionsextraktion. Detta dokument, för första gången, föreslår en noll-återkommande sekvens-till-sekvens text igenkännare, som heter NRTR, som bortser från upprepningar och konvolutioner helt och hållet. NRTR följer kodare-dekoder paradigm, där kodaren använder staplad själv-attention för att extrahera bildfunktioner, och avkodaren tillämpar staplad själv-attention för att känna igen texter baserade på kodare utgång. NRTR bygger enbart på själv-attention mekanism därmed skulle kunna tränas med mer parallellisering och mindre komplexitet. Med tanke på scenbildens stora variation i text och bakgrund designar vi ytterligare ett modalitetstransformeringsblock för att effektivt omvandla 2D-inmatningsbilder till 1D-sekvenser, kombinerat med kodaren för att extrahera mer diskriminerande funktioner. NRTR uppnår toppmoderna eller mycket konkurrenskraftiga resultat på både regelbundna och oregelbundna riktmärken, samtidigt som det endast krävs en liten del av utbildningstiden jämfört med den bästa modellen från litteraturen (minst 8 gånger snabbare).
En av dem är Sheng et al. REF, som använde en själv-attention mekanism för både kodaren och dekoder.
NRTR: A No-Recurrence Sequence-to-Sequence Model for Scene Text Recognition
{'venue': '2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'journal': '2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}