Vi föreslår en end-to-end trainingable nätverk som samtidigt kan upptäcka och känna igen text av godtycklig form, gör betydande framsteg i det öppna problemet med att läsa scen text av oregelbunden form. Vi formulerar godtycklig form textdetektion som en instans segmentering problem; en uppmärksamhet modell används sedan för att avkoda textinnehållet i varje oregelbundet formad text region utan korrigering. För att extrahera användbara oregelbundet formade text exampel funktioner från bildskala funktioner, föreslår vi en enkel men effektiv RoI maskering steg. Dessutom visar vi att förutsägelser från en befintlig OCR-motor i flera steg kan utnyttjas som delvis märkta träningsdata, vilket leder till betydande förbättringar i både detektering och igenkänningsnoggrannhet för vår modell. Vår metod överträffar state-of-the-art för end-to-end erkännande uppgifter på ICDAR15 (straight) riktmärke med 4,6%, och på Total-Text (curved) riktmärke med mer än 16%.
Mask R-CNN har nyligen använts i REF för att upptäcka scentexter av godtyckliga former.
Towards Unconstrained End-to-End Text Spotting
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}