I detta dokument utvecklar vi en ny enhetlig ram som kallas DeepText för förslag till textområdesgenerering och textdetektering i naturliga bilder via ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). För det första föreslår vi startregionens förslagsnätverk (Inception-RPN) och utformar en textuppsättning som är karakteristisk för tidigare avgränsade rutor för att uppnå hög ordåterkallelse med endast hundra kandidatförslag. Därefter presenterar vi ett kraftfullt nätverk för textdetektering som bäddar in tvetydig textkategori (ATC) information och multilevel region-of-interest pooling (MLRP) för text och icke-text klassificering och korrekt lokalisering. Slutligen tillämpar vi ett iterativt begränsande ruta röstsystem för att driva hög återkallelse på ett kompletterande sätt och införa en filtreringsalgoritm för att behålla den mest lämpliga begränsande rutan, samtidigt som överflödiga inre och yttre rutor för varje text instans. Vår strategi uppnår en F-mätning på 0,83 och 0,85 på ICDAR 2011 och 2013 robusta textdetekteringsriktmärken, vilket överträffar tidigare toppmoderna resultat.
Ref tar itu med detta problem genom att föreslå ett nytt nätverk för regionförslag (RPN) kallat Inception-RPN, som innehåller en föruppsättning textkarakteristika som tidigare avgränsade rutor för att generera textspecifika förslag och därmed filtrera bort ordregioner av låg kvalitet.
DeepText: A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}