Scentext upptäckt har gjorts stora framsteg under de senaste åren. Detektionssätten utvecklas från axeljusterad rektangel till roterad rektangel och vidare till fyrhörning. Aktuella datauppsättningar innehåller dock mycket lite kurvtext, som ofta kan observeras i scenbilder som skylt, produktnamn och så vidare. För att ta upp problemet med att läsa kurva text i det vilda, i detta papper, konstruerar vi en kurva text datauppsättning som heter CTW1500, som innehåller över 10k text annoteringar i 1.500 bilder (1000 för utbildning och 500 för testning). Baserat på denna datauppsättning föreslår vi banbrytande en polygonbaserad kurvtextdetektor (CTD) som direkt kan detektera kurvtext utan empirisk kombination. Genom att sömlöst integrera den återkommande tvärgående och längsgående offsetanslutningen (TLOC) kan den föreslagna metoden dessutom vara end-to-end trailing för att lära sig den inneboende anslutningen mellan positionsförskjutningarna. Detta gör det möjligt för CTD att utforska kontextinformation i stället för att självständigt förutsäga punkter, vilket resulterar i en smidigare och mer exakt upptäckt. Vi föreslår också två enkla men effektiva efterbehandlingsmetoder som heter nonpolygonsuppress (NPS) och polygonal icke-maximal suppression (PNMS) för att ytterligare förbättra detektionsnoggrannheten. Dessutom är det föreslagna tillvägagångssättet i detta dokument utformat på ett universellt sätt, som också kan tränas med rektangulära eller fyrsidiga avgränsande lådor utan extra ansträngningar. Experimentella resultat på CTW-1500 visar vår metod med endast en lätt ryggrad kan överträffa state-of-the-art metoder med en stor marginal. Genom att endast utvärdera i kurvan eller non-curve delmängd, kan CTD + TLOC fortfarande uppnå de bästa resultaten. Koden finns på https://github.com/Yuliang-Liu/Curve-Text-Detector.
REF konstruerade också en kurvtext som hette CTW1500, och de föreslog en ny struktur kallad kurvtextdetektor (CTD) för att lösa problem med att upptäcka kurvtext.
Detecting Curve Text in the Wild: New Dataset and New Solution.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}