För närvarande har de flesta högpresterande textdetekteringsnätverk en tendens att använda ankarlådor i fast storlek för att vägleda sökandet efter textinstanser. Vanligtvis förlitar sig man på en stor mängd ankare med olika skalor för att upptäcka texter i scenbilder, vilket leder till höga beräkningskostnader. I detta dokument föreslår vi en end-to-end boxbaserad textdetektor med skaladapterbara ankare, som dynamiskt kan justera skalorna av ankare efter storleken på underliggande texter genom att införa ett ytterligare skal regressionsskikt. De föreslagna skalanpassnings ankarna gör det möjligt för oss att använda några få ankare för att hantera flerskaliga texter och därmed avsevärt förbättra beräkningseffektiviteten. Jämfört med diskreta skalor som använts i tidigare metoder är de lärda kontinuerliga skalorna dessutom mer tillförlitliga, särskilt för upptäckt av små texter. Dessutom föreslår vi att Anchor-konvolutionen utnyttjas för att utnyttja nödvändig information genom att dynamiskt anpassa storleken på mottagliga fält enligt de inlärda skalorna. Omfattande experiment visar att den föreslagna detektorn är snabb, tar bara 0,28 sekunder per bild, medan överträffar de flesta state-of-the-art metoder i noggrannhet.
Yuan m.fl. REF lär sig skalanpassningsankare för att bättre hantera flerskalig text med färre ankare.
A Single Shot Text Detector with Scale-adaptive Anchors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}