I detta arbete presenterar vi en end-to-end system för text spotting-lokalisera och känna igen text i naturliga scenbilder-och textbaserad bildsökning. Detta system bygger på en regional förslagsmekanism för detektion och djupa konvolutionella neurala nätverk för erkännande. Vår pipeline använder en ny kombination av kompletterande förslagsgenereringstekniker för att säkerställa hög återkallning och ett snabbt efterföljande filtreringssteg för att förbättra precisionen. För erkännande och rangordning av förslag utbildar vi mycket stora konvolutionella neurala nätverk för att utföra ordigenkänning på hela förslagsregionen samtidigt, som avviker från de karaktärsklassificeringsbaserade systemen i det förflutna. Dessa nätverk utbildas enbart på data som produceras av en syntetisk textgenereringsmotor, som inte kräver några humanmärkta data. Genom att analysera stegen i vår pipeline visar vi toppmoderna resultat hela tiden. Vi utför rigorösa experiment över ett antal standard-end-to-end text spotting riktmärken och text-baserade bildsökning dataset, visar en stor förbättring jämfört med alla tidigare metoder. Slutligen visar vi en verklig tillämpning av vårt textspaningssystem så att tusentals timmar av nyhetsfilmer omedelbart kan sökas via en textsökning.
I REF, ett end-to-end system för text lokalisering, erkännande och hämtning baserat på regionala förslag och djupa konvolutionella neurala nätverk.
Reading Text in the Wild with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}