Text i naturliga bilder är av godtyckliga orienteringar, kräver detektion i termer av orienterade avgränsande rutor. Normalt innebär en multiorienterad textdetektor ofta två viktiga uppgifter: 1) detektion av textnärvaro, vilket är ett klassificeringsproblem som bortser från textorientering; 2) orienterad begränsningsruta regression, som handlar om textorientering. Tidigare metoder bygger på gemensamma funktioner för båda uppgifterna, vilket leder till försämrad prestanda på grund av de två uppgifternas oförenlighet. För att ta itu med denna fråga, föreslår vi att utföra klassificering och regression på funktioner av olika egenskaper, extraheras av två nätverk grenar av olika konstruktioner. Konkret extraherar regressionsgrenen rotationskänsliga egenskaper genom att aktivt rotera konvolutionsfiltren, medan klassificeringsgrenen extraherar rotationsinvarianta egenskaper genom att slå ihop rotationskänsliga egenskaper. Den föreslagna metoden med namnet Rotationkänslig Regressionsdetektor (RRD) uppnår toppmodern prestanda på flera orienterade textriktmärken, inklusive ICDAR 2015, MSRA-TD500, RCTW-17 och COCO-Text. Dessutom uppnår RRD en betydande förbättring av datauppsättningen för fartygsinsamling, vilket visar dess allmängiltighet när det gäller orienterad objektdetektering.
RRD REF tillämpar rotationsinvarianta och känsliga funktioner för textklassificering och regression från två separata grenar för bättre långtextdetektering.
Rotation-Sensitive Regression for Oriented Scene Text Detection
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}