Motiverad av framgången med kraftfulla medan dyra tekniker för att känna igen ord på ett holistiskt sätt [1, 2, 3], objektförslag tekniker fram som ett alternativ till de traditionella textdetektorer. I detta dokument introducerar vi en ny metod för objektförslag som är särskilt utformad för text. Vi förlitar oss på en likhetsbaserad region gruppering algoritm som genererar en hierarki av ordhypoteser. Över noderna i denna hierarki är det möjligt att tillämpa en holistisk ordigenkänningsmetod på ett effektivt sätt. Våra experiment visar att den presenterade metoden är överlägsen i sin förmåga att producera goda kvalitet ordförslag jämfört med klassoberoende algoritmer. Vi visar imponerande återkallelsefrekvenser med några tusen förslag i olika standardriktmärken, inklusive fokuserade eller tillfälliga textdatauppsättningar, och flerspråkiga scenarier. Dessutom visar kombinationen av våra objektförslag med befintliga hela ordkännare [2, 3] konkurrenskraftiga resultat i end-to-end word spotting, och i vissa riktmärken överträffar tidigare publicerade resultat. Konkret, i den utmanande ICDAR2015 Incidental Text dataset, vi övervinna i mer än 10 procent f-score den bäst presterande metoden i den senaste ICDAR Robust Reading Competition [4]. Källkod för hela end-to-end-systemet finns på https://github.com/lluisgomez/TextProposals.
Gomez och Al. Ref föreslår istället en textspecifik objektförslagsmetod som bygger på att generera en hierarki av ordhypoteser baserat på en likhet region gruppering algoritm.
TextProposals: a Text-specific Selective Search Algorithm for Word Spotting in the Wild
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}