I det här dokumentet introducerar vi en ny metod för textdetektering i naturliga bilder. Metoden består av två bidrag: För det första en snabb och skalbar motor för att generera syntetiska bilder av text i skräp. Denna motor överlagrar syntetisk text till befintliga bakgrundsbilder på ett naturligt sätt, vilket förklarar den lokala 3D scengeometrin. För det andra använder vi de syntetiska bilderna för att träna en Full-Konvolutional Regression Network (FCRN) som effektivt utför textdetektering och begränsande-box regression på alla platser och flera skalor i en bild. Vi diskuterar FCRN:s förhållande till den nyligen införda YOLO-detektorn, samt andra system för att upptäcka objekt från början till slut baserade på djupinlärning. Det resulterande detektionsnätverket utför i hög grad aktuella metoder för textdetektering i naturliga bilder och uppnår en F-mätning på 84,2 % på standardriktmärket ICDAR 2013. Dessutom kan den bearbeta 15 bilder per sekund på en GPU.
Gupta el al. Ordförande REF utvecklar en snabb och skalbar motor för att generera syntetiska bilder av texter i scener.
Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}