Ett nytt ramverk med namnet Markov Clustering Network (MCN) föreslås för snabb och robust scentextdetektering. MCN förutspår exempel-nivå avgränsande rutor genom att först omvandla en bild till en Stochastic Flow Graph (SFG) och sedan utföra Markov Clustering på denna graf. Vår metod kan detektera textobjekt med godtycklig storlek och orientering utan förkunskaper om objektstorlek. Den stokastiska flödeskurvan kodar objektens lokala korrelation och semantisk information. Ett objekt modelleras som starkt anslutna noder, vilket möjliggör flexibel nedifrån-och-upp-detektering för skalvarierande och roterade objekt. MCN genererar avgränsande lådor utan att använda Non-Maximum Suppression, och det kan helt parallelliseras på GPU:er. Utvärderingen av offentliga referensvärden visar att vår metod överträffar de befintliga metoderna med stor marginal för att upptäcka flerorienterade textobjekt. MCN uppnår nya toppmoderna prestanda på utmanande MSRA-TD500 dataset med precision 0,88, recall av 0,79 och F-score av 0,83. Dessutom uppnår MCN realtid inference med bildhastighet på 34 FPS, vilket är 1,5× speedup jämfört med den snabbaste scenen textdetektion algoritm.
Dessutom ansåg Markov Clustering Network REF att upptäckta textpixlar var noder och associerade dem med beräknade attraherare genom ett utformat markov klusternätverk.
Learning Markov Clustering Networks for Scene Text Detection
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}