Att erkänna godtycklig multi-tecken text i okonstruerade naturliga fotografier är ett svårt problem. I detta dokument tar vi upp ett lika svårt underproblem på detta område. Känner igen godtyckliga flersiffriga nummer från Street View-bilder. Traditionella tillvägagångssätt för att lösa detta problem skiljer typiskt ut lokalisering, segmentering, och erkännande steg. I detta dokument föreslår vi en enhetlig strategi som integrerar dessa tre steg genom användning av ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk som fungerar direkt på bild pixlarna. Vi använder DistBelief (Dean et al., 2012) implementation av djupa neurala nätverk för att träna stora, distribuerade neurala nätverk på högkvalitativa bilder. Vi finner att prestandan av detta tillvägagångssätt ökar med djupet av det konvolutionella nätverket, med den bästa prestandan som sker i den djupaste arkitekturen vi tränade, med elva dolda lager. Vi utvärderar denna strategi på den allmänt tillgängliga SVHN dataset och uppnå över 96% noggrannhet i att känna igen kompletta gatunummer. Vi visar att vi på en per-siffrig igenkänningsuppgift förbättrar hjärtats tillstånd och uppnår 97.84 procents noggrannhet. Vi utvärderar också denna strategi på en ännu mer utmanande datauppsättning som genereras från Street View bilder som innehåller flera tiotals miljoner gatunummer annoteringar och uppnå över 90% noggrannhet. För att ytterligare undersöka tillämpligheten av det föreslagna systemet på bredare textigenkänningsuppgifter, tillämpar vi det för att transkribera syntetisk förvrängd text från en populär CAPTCHA-tjänst, reCAPTCHA. reCAPTCHA är en av de säkraste omvänd turning tester som använder förvrängd text som en av ledtrådarna för att skilja människor från bots. Med det föreslagna tillvägagångssättet rapporterar vi en 99,8% noggrannhet om transkribera den svåraste kategorin av reCAPTCHA pussel. Våra utvärderingar av både uppgifter, gatunummerigenkänning och reCAPTCHA pussel transkription, indikerar att vid specifika driftströsklar, prestanda för det föreslagna systemet är jämförbar med, och i vissa fall överstiger, mänskliga operatörer.
Goodfellow m.fl. I REF föreslogs användning av djupa konvolutionella neurala nätverk, som tillämpas i stor utsträckning inom andra områden, såsom bildklassificering, taligenkänning och behandling av naturligt språk.
Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}