Vi presenterar en ny enbilds textdetektor som direkt matar ut word-level avgränsande rutor i en naturlig bild. Vi föreslår en uppmärksamhetsmekanism som ungefär identifierar textregioner via en automatiskt inlärd uppmärksamhetskarta. Detta undertrycker väsentligt bakgrundsstörningen i de konvolutionella dragen, vilket är nyckeln till att få fram en korrekt inferens av ord, särskilt i extremt små storlekar. Detta resulterar i en enda modell som i huvudsak fungerar på ett grov-till-fint sätt. Den avviker från nya FCN-baserade textdetektorer som kaskader flera FCN-modeller för att uppnå en exakt förutsägelse. Dessutom utvecklar vi en hierarkisk startmodul som effektivt aggregaterar flerskaliga startfunktioner. Detta förbättrar lokala detaljer, och kodar också stark kontextinformation, vilket gör att detektorn kan arbeta tillförlitligt på flerskale- och flerorienteringstext med enskaliga bilder. Vår textdetektor uppnår ett F-mått på 77 % på ICDAR 2015-riktmärket, vilket främjar de senaste resultaten i [18, 28]. Demo finns på http://sstd.whuang.org/.
SSTD Ref föreslog en uppmärksamhetsmekanism för att grovt identifiera textregioner.
Single Shot Text Detector with Regional Attention
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}