Läsa text i det vilda är en mycket utmanande uppgift på grund av mångfalden av text instanser och komplexiteten i naturliga scener. På senare tid har samhället ägnat allt större uppmärksamhet åt problemet med att erkänna textfall av oregelbundna former. En intuitiv och effektiv lösning på detta problem är att rätta till oregelbunden text till en kanonisk form innan den erkänns. Dessa metoder skulle emellertid kunna kämpa när det gäller mycket böjda eller förvrängda textfall. För att ta itu med denna fråga föreslår vi ett Symmetri-konstruerat Rektifieringsnätverk (ScRN) i detta dokument, baserat på de lokala attributen för textfall, såsom mittlinje, skala, och orientering. Sådana begränsningar med en korrekt beskrivning av textform gör det möjligt för ScRN att generera bättre korrigerade resultat än befintliga metoder vilket leder till högre igenkänningsnoggrannhet. Vår metod uppnår toppmodern prestanda på text av både vanliga och oregelbundna former. Specifikt överträffar systemet befintliga algoritmer med stor marginal på datauppsättningar som innehåller en hel del oregelbunden text, t.ex. ICDAR 2015, SVT-Perspective och CUTE80.
Dessutom Yang et al. I REF föreslogs ett nätverk för symmetrisk anpassning baserat på de rika lokala attributen för att generera bättre rättningsresultat.
Symmetry-constrained Rectification Network for Scene Text Recognition
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}