I detta arbete presenterar vi en ram för erkännande av naturlig scentext. Vi använder enbart datadrivna, djupinlärningsmodeller för att utföra ordigenkänning på hela bilden samtidigt som vi avviker från de karaktärsbaserade igenkänningssystemen i det förflutna. Dessa modeller är endast utbildade på data som produceras av en syntetisk textgenerering motor -syntetiska data som är mycket realistiska och tillräckliga för att ersätta verkliga data, vilket ger oss oändliga mängder av träningsdata. Detta överskott av data avslöjar nya möjligheter för ordigenkänningsmodeller, och här introducerar vi tre nya modeller, var och en "läsa" ord på ett kompletterande sätt: via storskalig ordbokskodning, teckensekvenskodning, och påse-of-N-gram kodning. I scenarierna för språk-/lexikonbaserad och helt oöverskådlig textigenkänning demonstrerar vi den senaste prestandan på standarddatauppsättningar, med hjälp av våra snabba, enkla maskiner och som kräver inga data-förvärvskostnader.
I detta arbete följer vi den senaste ordigenkänningsmetoden REF för att koda textens riktningar.
Synthetic Data and Artificial Neural Networks for Natural Scene Text Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}