Abstract-Recently, scentext upptäckt har blivit en aktiv forskningsämne i datorseende och dokumentanalys, på grund av dess stora betydelse och betydande utmaning. Men en stor majoritet av de befintliga metoderna upptäcker text inom lokala regioner, vanligtvis genom att extrahera karaktär, ord eller linjenivå kandidater följt av kandidataggregation och falskt positiv eliminering, som potentiellt utesluter effekten av bred räckvidd och långa kontextuella signaler i scenen. För att dra full nytta av den rika information som finns i hela den naturliga bilden, föreslår vi att lokalisera text på ett holistiskt sätt, genom att gjuta scentext upptäckt som ett semantiskt segmenteringsproblem. Den föreslagna algoritmen körs direkt på fullständiga bilder och producerar globala, pixelvisa förutsägelsekartor, där detektioner senare bildas. För att bättre utnyttja textens egenskaper uppskattas tre typer av information om textregion, individuella tecken och deras relation, med en enda modell för Fully Convolutional Network (FCN). Med sådana förutsägelser om textegenskaper kan den föreslagna algoritmen samtidigt hantera horisontell, multiorienterad och böjd text i verkliga naturliga bilder. Experimenten om standardriktmärken, inklusive ICDAR 2013, ICDAR 2015 och MSRA-TD500, visar att den föreslagna algoritmen i stort sett överträffar tidigare toppmoderna metoder. Dessutom rapporterar vi det första utgångsresultatet om den nyligen släppta, storskaliga datauppsättningen COCO-Text.
Till exempel Yao et al. REF föreslår att algoritmen ska köras direkt på de fullständiga bilderna och ta fram globala, pixelvisa förutsägelsekartor där det senare bildas upptäckter.
Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}