Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scale-Invariant Multi-Oriented Text Detection in Wild Scene Images

論文の概要: Scale-Invariant Multi-Oriented Text Detection in Wild Scene Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06423v1
Date: Sat, 15 Feb 2020 18:34:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-31 23:09:09.409544
Title: Scale-Invariant Multi-Oriented Text Detection in Wild Scene Images
Title（参考訳）: ワイルドシーン画像におけるスケール不変多方向テキスト検出
Authors: Kinjal Dasgupta, Sudip Das, Ujjwal Bhattacharya
Abstract要約: 我々は、新しい特徴表現ブロック(FRB)からなる完全な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。提案するネットワークは,画像サンプルの難易度と段階的画素単位のぼかしに関して,カリキュラム学習を用いて訓練されている。複数の可能なソースからぼやけたスケールや向きの異なるテキストを検出することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8121462458089141
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic detection of scene texts in the wild is a challenging problem, particularly due to the difficulties in handling (i) occlusions of varying percentages, (ii) widely different scales and orientations, (iii) severe degradations in the image quality etc. In this article, we propose a fully convolutional neural network architecture consisting of a novel Feature Representation Block (FRB) capable of efficient abstraction of information. The proposed network has been trained using curriculum learning with respect to difficulties in image samples and gradual pixel-wise blurring. It is capable of detecting texts of different scales and orientations suffered by blurring from multiple possible sources, non-uniform illumination as well as partial occlusions of varying percentages. Text detection performance of the proposed framework on various benchmark sample databases including ICDAR 2015, ICDAR 2017 MLT, COCO-Text and MSRA-TD500 improves respective state-of-the-art results significantly. Source code of the proposed architecture will be made available at github.
Abstract（参考訳）: 野生環境におけるシーンテキストの自動検出は,特に処理の困難さから難しい課題である (i)異なる割合の閉塞 (ii)規模や方向が広く異なること。 (iii)画質等が著しく低下すること。本稿では,情報の効率的な抽象化が可能な新しい特徴表現ブロック(FRB)からなる,完全な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。提案するネットワークは,画像サンプルの難易度と段階的画素単位のぼかしに関するカリキュラム学習を用いて訓練されている。複数の可能なソースからぼやけているようなスケールや向きの異なるテキストや、一様でない照明、および様々なパーセンテージの部分的閉塞を検出することができる。 ICDAR 2015, ICDAR 2017 MLT, COCO-Text, MSRA-TD500など, 様々なベンチマークサンプルデータベース上でのフレームワークのテキスト検出性能は, それぞれの最先端結果を大幅に改善する。提案されたアーキテクチャのソースコードはgithub.comで入手できる。

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