Vi introducerar en ny uppifrån-och-ner-pipeline för att upptäcka scentext. Vi föreslår en roman Cascaded Convolutional Text Network (CCTN) som förenar två skräddarsydda konvolutionella nätverk för grov-till-fin text lokalisering. CCTN snabbt detekterar textregioner ungefär från en bild med låg upplösning, och lokaliserar sedan exakt textrader från varje förstorad region. Vi kastar tidigare teckenbaserad upptäckt i direkt text regionuppskattning, undvika flera bottomup efter bearbetning steg. Den uppvisar överraskande robusthet och diskriminerande kraft genom att betrakta hela textregionen som detektionsobjekt som ger stark semantisk information. Vi anpassar convolutional nätverk genom att utveckla rektangel konvolutioner och flera i-nätverk fusioner. Detta gör det möjligt att hantera flerformig och flerskalig text på ett effektivt sätt. Dessutom är CCTN beräkningseffektivt genom att dela konvolutionella beräkningar, och hög nivå egenskap gör det möjligt att vara invariant till olika språk och flera orienteringar. Den uppnår 0,84 och 0,86 F-åtgärder för ICDAR 2011 och ICDAR 2013, vilket ger betydande förbättringar jämfört med de senaste resultaten [23, 1].
Han och Al. REF föreslog en Cascaded Convolutional Text Network (CCTN) som kombinerar två skräddarsydda convolutional nätverk för grov-till-fine text lokalisering.
Accurate Text Localization in Natural Image with Cascaded Convolutional Text Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}