Kravet på stora mängder kommenterade utbildningsdata har blivit ett gemensamt hinder för olika system för djupinlärning. I detta dokument föreslår vi en svagt övervakad scentextdetekteringsmetod (WeText) som utbildar robusta och korrekta scentextdetekteringsmodeller genom att lära av oannoterade eller svagt kommenterade data. Med en "lätt" övervakad modell tränad på en liten fullt kommenterad dataset, utforskar vi halvövervakad och svagt övervakad inlärning på en stor oannoterad dataset respektive en stor svagt kommenterad dataset, respektive. För det oövervakade lärandet tillämpas den ljusövervakade modellen på den oannoterade datauppsättningen för att söka efter fler karaktärsträningsprover, som ytterligare kombineras med den lilla kommenterade datauppsättningen för att omskola en överlägsen modell för teckendetektering. För den svagt övervakade inlärningen styrs teckensökningen av högnivåanteckningar av ord/textlinjer som är allmänt tillgängliga och som också är mycket lättare att förbereda. Dessutom designar vi en enhetlig scen karaktärsdetektor genom att anpassa regressionsbaserade djupa nätverk, vilket i hög grad lindrar problemet med felackumulering som finns i de flesta traditionella tillvägagångssätt. Omfattande experiment över olika oannoterade och svagt annoterade datauppsättningar visar att scentextdetektionsprestandan tydligt kan ökas under båda scenarierna, där det svagt övervakade lärandet kan uppnå den senaste prestandan genom att använda endast 229 fullständigt annoterade scentextbilder.
En svagt övervakad textdetektor, WeText, föreslogs lära sig av oannoterade eller svagt kommenterade data REF.
WeText: Scene Text Detection under Weak Supervision
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}