Att känna igen text i naturliga bilder är en utmanande uppgift med många olösta problem. Olika från de i dokument, ord i naturliga bilder har ofta oregelbundna former, som orsakas av perspektiv förvrängning, böjd karaktär placering, etc. Vi föreslår RARE (Robust text igenkänning med automatisk rektifiering), en igenkänningsmodell som är robust för oregelbunden text. RARE är ett speciellt utformat djupt neuralt nätverk, som består av ett rumsligt transformernätverk (STN) och ett sekvensigenkänningsnätverk (SRN). Vid testning, en bild korrigeras först via en förutsagd Thin-Plate-Spline (TPS) omvandling, till en mer "läsbar" bild för följande SRN, som känner igen text genom en sekvensigenkänningsmetod. Vi visar att modellen kan känna igen flera typer av oregelbunden text, inklusive perspektivtext och böjd text. RARE är end-to-end trainingable, kräver endast bilder och tillhörande textetiketter, vilket gör det bekvämt att träna och distribuera modellen i praktiska system. De toppmoderna eller mycket konkurrenskraftiga resultat som uppnåtts på flera riktmärken visar tydligt hur effektiv den föreslagna modellen är.
Robust textigenkänning med automatisk rektifiering (RARE) REF består av ett rumsligt transformernätverk (STN) och ett sekvensigenkänningsnätverk (SRN), som effektivt kan känna igen perspektivtext och böjd text.
Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification
{'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']}