Ankarmekanismen för snabbare R-CNN- och SSD-ramverk anses inte vara tillräckligt effektiv för att synliggöra text, vilket kan tillskrivas dess intersektion-over-union-baserade matchningskriterium mellan ankare och jord-sanningsboxar. För att bättre kunna bifoga scentextexerciser av olika former krävs det att man designar ankare av olika skalor, proportioner och till och med orienteringar manuellt, vilket gör ankarbaserade metoder sofistikerade och ineffektiva. I detta dokument föreslår vi ett nytt ankarfritt regionförslagsnätverk (AF-RPN) för att ersätta det ursprungliga ankarbaserade RPN i ramen för Snabbare R-CNN för att ta itu med ovanstående problem. Jämfört med de förankringsbaserade metoderna för förslagsgenerering av regioner (t.ex. RPN, FPN-RPN, RRPN och FPN-RRPN) kan AF-RPN göra sig av med komplicerad ankarkonstruktion och uppnå högre återkallningshastighet på både horisontella och multiorienterade referensuppgifter för textdetektering. På grund av de högkvalitativa textförslagen uppnår vår Snabbare R-CNN-baserade tvåstegsmetod för att upptäcka text de senaste resultaten på ICDAR-2017 MLT, COCO-Text, ICDAR-2015 och ICDAR-2013 med hjälp av enskaliga och en modelltester.
Zhong et al Ref föreslog ett nätverk av förslag till regioner utan ankar för att hitta text i olika skalor, proportioner och inriktningar.
An anchor-free region proposal network for Faster R-CNN-based text detection approaches
{'venue': 'International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)', 'journal': 'International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}