Tidigare metoder för att upptäcka scentext har redan uppnått lovande resultat på olika riktmärken. Men, de brukar misslyckas när man hanterar utmanande scenarier, även när de är utrustade med djupa neurala nätverk modeller, eftersom den totala prestanda bestäms av samspelet mellan flera stadier och komponenter i rörledningarna. I detta arbete föreslår vi en enkel men kraftfull pipeline som ger snabb och korrekt textdetektering i naturliga scener. Rörledningen förutser direkt ord eller textlinjer av godtyckliga orienteringar och fyrsidiga former i fullständiga bilder, vilket eliminerar onödiga mellanliggande steg (t.ex., kandidataggregation och ordpartitionering), med ett enda neuralt nätverk. Enkelheten i vår pipeline gör det möjligt att koncentrera arbetet på att utforma förlustfunktioner och neurala nätverksarkitektur. Experiment på standarddatauppsättningar inklusive ICDAR 2015, COCO-Text och MSRA-TD500 visar att den föreslagna algoritmen avsevärt överträffar de senaste metoderna vad gäller både noggrannhet och effektivitet. På datasetet ICDAR 2015 uppnår den föreslagna algoritmen en F-poäng på 0,7820 vid 13,2fps vid 720p upplösning.
EAST REF föreslår en enkel men kraftfull pipeline som ger snabb och korrekt textdetektering i naturliga scener.
EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}