Vi presenterar en robust end-to-end neural-baserad modell för att uppmärksamt känna igen text i naturliga bilder. Särskilt fokuserar vi på att exakt identifiera oregelbunden (perspektivt förvrängd eller böjd) text, som inte har behandlats väl i den tidigare litteraturen. Tidigare forskning om textläsning fungerar ofta med vanlig (horisontell och frontal) text och generaliserar inte tillräckligt för att behandla text med perspektivförvrängning eller kurvrande effekter. Vårt arbete föreslår att övervinna denna svårighet genom att införa två inlärningskomponenter: (1) en extra tät karaktärsdetektering uppgift som hjälper till att lära sig textspecifika visuella mönster, (2) en anpassning förlust som ger vägledning till utbildning av en uppmärksamhetsmodell. Vi visar med experiment att dessa två komponenter är avgörande för att uppnå snabb konvergens och hög klassificeringsnoggrannhet för oregelbundet textigenkänning. Vår modell överträffar tidigare arbete med två oregelbundna textdataset: SVT-Perspektive och CUTE80, och är också mycket konkurrenskraftig på flera reguljära textdataset som huvudsakligen innehåller horisontell och frontal text.
REF ) införde en extra tät teckendetektering uppgift i encoder-dekoder nätverket för att hantera den oregelbundna texten.
Learning to Read Irregular Text with Attention Mechanisms
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}