論文の概要: TextScanner: Reading Characters in Order for Robust Scene Text
Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12422v2
- Date: Wed, 1 Jan 2020 10:18:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-17 12:36:55.836625
- Title: TextScanner: Reading Characters in Order for Robust Scene Text
Recognition
- Title（参考訳）: TextScanner:ロバストなシーンテキスト認識のための文字順読み出し
- Authors: Zhaoyi Wan, Minghang He, Haoran Chen, Xiang Bai and Cong Yao
- Abstract要約: TextScannerはシーンテキスト認識の代替手法である。
文字クラス、位置、順序に対する画素単位のマルチチャネルセグメンテーションマップを生成する。
また、コンテキストモデリングにRNNを採用し、文字の位置とクラスを並列で予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.04267660533966
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Driven by deep learning and the large volume of data, scene text recognition
has evolved rapidly in recent years. Formerly, RNN-attention based methods have
dominated this field, but suffer from the problem of \textit{attention drift}
in certain situations. Lately, semantic segmentation based algorithms have
proven effective at recognizing text of different forms (horizontal, oriented
and curved). However, these methods may produce spurious characters or miss
genuine characters, as they rely heavily on a thresholding procedure operated
on segmentation maps. To tackle these challenges, we propose in this paper an
alternative approach, called TextScanner, for scene text recognition.
TextScanner bears three characteristics: (1) Basically, it belongs to the
semantic segmentation family, as it generates pixel-wise, multi-channel
segmentation maps for character class, position and order; (2) Meanwhile, akin
to RNN-attention based methods, it also adopts RNN for context modeling; (3)
Moreover, it performs paralleled prediction for character position and class,
and ensures that characters are transcripted in correct order. The experiments
on standard benchmark datasets demonstrate that TextScanner outperforms the
state-of-the-art methods. Moreover, TextScanner shows its superiority in
recognizing more difficult text such Chinese transcripts and aligning with
target characters.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングと大量のデータによって駆動されるシーンテキスト認識は,近年急速に進化している。
以前は、RNN-attention based methodがこの分野を支配していたが、特定の状況ではtextit{attention drift} の問題に悩まされていた。
近年、セグメンテーションに基づくアルゴリズムは、異なる形式のテキスト(水平、指向、曲線)を認識するのに有効であることが証明されている。
しかし、これらの方法は、セグメンテーションマップで操作されるしきい値処理に大きく依存するため、スプリアス文字を生成するか、本物の文字を見逃す可能性がある。
そこで本稿では,これらの課題に対処するために,テキスト認識のための代替手法としてtextscannerを提案する。
TextScannerには3つの特徴がある: (1) 基本的には、文字クラス、位置、順序の画素単位のマルチチャネルセグメンテーションマップを生成するため、セグメンテーションファミリーに属する; 2) RNNアテンションベースの手法と同様に、コンテキストモデリングにもRNNを採用し、(3) 文字の位置とクラスの並列予測を実行し、文字が正しい順序で書き起こされることを保証する。
標準ベンチマークデータセットの実験は、TextScannerが最先端のメソッドより優れていることを示している。
さらに、TextScannerは、より難しい漢文の文字認識とターゲット文字との整合性が優れていることを示す。
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