論文の概要: A New Perspective for Flexible Feature Gathering in Scene Text Recognition Via Character Anchor Pooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03509v1
• Date: Mon, 10 Feb 2020 03:01:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 08:59:27.452307
• Title: A New Perspective for Flexible Feature Gathering in Scene Text Recognition Via Character Anchor Pooling
• Title（参考訳）: 文字アンカーポーリングによるシーンテキスト認識におけるフレキシブルな特徴収集の新しい視点
• Authors: Shangbang Long, Yushuo Guan, Kaigui Bian, Cong Yao
• Abstract要約: 本稿では,キャラクタアンコリングモジュール (CAM) とアンカープールモジュール (APM) と呼ばれる結合モジュールのペアを提案する。 CAMは、文字を個別にアンカーすることで、字型非感受性の方法でテキストをローカライズする。APMは、文字アンカーに沿って柔軟に機能を補間して収集し、シーケンス学習を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.82620509088932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Irregular scene text recognition has attracted much attention from the research community, mainly due to the complexity of shapes of text in natural scene. However, recent methods either rely on shape-sensitive modules such as bounding box regression, or discard sequence learning. To tackle these issues, we propose a pair of coupling modules, termed as Character Anchoring Module (CAM) and Anchor Pooling Module (APM), to extract high-level semantics from two-dimensional space to form feature sequences. The proposed CAM localizes the text in a shape-insensitive way by design by anchoring characters individually. APM then interpolates and gathers features flexibly along the character anchors which enables sequence learning. The complementary modules realize a harmonic unification of spatial information and sequence learning. With the proposed modules, our recognition system surpasses previous state-of-the-art scores on irregular and perspective text datasets, including, ICDAR 2015, CUTE, and Total-Text, while paralleling state-of-the-art performance on regular text datasets.
• Abstract（参考訳）: 不規則なシーンテキスト認識は、主に自然のシーンにおけるテキストの形状の複雑さのために、研究コミュニティから多くの注目を集めている。 しかし、最近の手法は、境界ボックス回帰のような形状に敏感なモジュールに依存するか、シーケンス学習を捨てる。 これらの問題に対処するため,キャラクタアンコリングモジュール (CAM) とアンカープールモジュール (APM) と呼ばれる結合モジュールのペアを提案し,2次元空間から高レベルなセマンティクスを抽出して特徴系列を生成する。 提案するcamは,文字を個々にアンカーすることで,形状に敏感な方法でテキストをローカライズする。 APMは、文字アンカーに沿って柔軟に機能を補間して収集し、シーケンス学習を可能にする。 相補モジュールは、空間情報とシーケンス学習の調和統一を実現する。 提案したモジュールでは,不規則なテキストデータセット,ICDAR 2015,CUTE,Total-Text,および通常のテキストデータセットの最先端性能の並列化など,従来よりも高い精度で認識システムを実現している。

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