Abstrakt. Detta papper presenterar en scentext detektion teknik som utnyttjar bootstrappa och text gränsen semantik för korrekt lokalisering av texter i scener. En ny bootstrappningsteknik är utformad som tar prover på flera "subsektioner" av en ord- eller textlinje och därmed minskar begränsningen av begränsade träningsdata effektivt. Samtidigt förbättrar den upprepade provtagningen av textdelavsnitt konsekvensen i de förutsagda textdelskartorna, vilket är avgörande för att förutsäga ett enda komplett i stället för flera brutna fält för långa ord eller textrader. Dessutom är en semantik-medveten teknik för att upptäcka textgränser utformad som producerar fyra typer av textgränssegment för varje scentext. Med semantik-medveten text gränser, scen texter kan lokaliseras mer exakt genom regresserande text pixlar runt slutet av ord eller textrader i stället för alla text pixlar som ofta leder till felaktig lokalisering samtidigt som man handskas med långa ord eller textrader. Omfattande experiment visar de föreslagna teknikernas effektivitet, och överlägsen prestanda erhålls över flera offentliga datauppsättningar, t. ex. 80.1 f-poäng för MSRA-TD500, 67,1 f-poäng för ICDAR2017-RCTW, etc.
Referens REF utnyttjar bootstrappning för dataförstärkning och semantik-medvetna textgränssegment, för att få kompletta och korrekta textrader.
Accurate Scene Text Detection through Border Semantics Awareness and Bootstrapping
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}