I detta arbete föreslår vi en helt lärande-baserad metod för att automatiskt syntetisera textsekvensen i naturliga bilder som utnyttjar villkorliga kontradiktoriska nätverk. Eftersom vanilj GANs är klumpiga för att fånga strukturella textmönster, direkt använder GANs för text bildsyntes resulterar vanligtvis i oläsliga bilder. Därför utformar vi en tvåstegsarkitektur för att generera upprepade tecken i bilder. För det första, en teckengenerator försöker syntetisera lokala tecken utseende oberoende, så att läsbara tecken i sekvens kan erhållas. För att uppnå stil konsekvens av tecken, föreslår vi en ny stil förlust baserat på varians-minimering. För det andra designar vi en pixel-manipulering ordgenerator som begränsas av själv-regularisering, som lär sig att konvertera lokala tecken till rimlig ordbild. Experiment på SVHN-dataset och ICDAR, IIIT5K-dataset visar att vår metod kan syntetisera visuellt tilltalande textbilder. Dessutom visar vi också de högkvalitativa bilder som syntetiseras av vår metod kan användas för att öka prestandan hos en scentextigenkänningsalgoritm.
Fang m.fl. REF ) utformade en arkitektur i två steg för att generera upprepade tecken i bilder.
Learning to Draw Text in Natural Images with Conditional Adversarial Networks.
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}