論文の概要: SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10977v1
• Date: Fri, 22 May 2020 03:02:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 09:15:27.888340
• Title: SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition
• Title（参考訳）: SEED:シーンテキスト認識のためのセマンティックス強化エンコーダデコーダフレームワーク
• Authors: Zhi Qiao, Yu Zhou, Dongbao Yang, Yucan Zhou, Weiping Wang
• Abstract要約: そこで我々は,低品質シーンテキストを頑健に認識するために,エンコーダ・デコーダ・フレームワークを改良したセマンティクスを提案する。 提案するフレームワークは、低品質のテキスト画像に対してより堅牢であり、いくつかのベンチマークデータセットで最先端の結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.191496890376197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene text recognition is a hot research topic in computer vision. Recently, many recognition methods based on the encoder-decoder framework have been proposed, and they can handle scene texts of perspective distortion and curve shape. Nevertheless, they still face lots of challenges like image blur, uneven illumination, and incomplete characters. We argue that most encoder-decoder methods are based on local visual features without explicit global semantic information. In this work, we propose a semantics enhanced encoder-decoder framework to robustly recognize low-quality scene texts. The semantic information is used both in the encoder module for supervision and in the decoder module for initializing. In particular, the state-of-the art ASTER method is integrated into the proposed framework as an exemplar. Extensive experiments demonstrate that the proposed framework is more robust for low-quality text images, and achieves state-of-the-art results on several benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: シーンテキスト認識はコンピュータビジョンにおけるホットな研究トピックである。 近年,エンコーダ・デコーダフレームワークに基づく認識手法が多数提案されており,遠近的歪みや曲線形状のシーンテキストを扱うことができる。 それでも、画像のぼやけ、不均一な照明、不完全な文字など、多くの課題に直面している。 ほとんどのエンコーダ・デコーダ法は明示的なグローバル意味情報を持たない局所的な視覚的特徴に基づいている。 本研究では,低品質シーンテキストを頑健に認識するためのセマンティックス拡張エンコーダデコーダフレームワークを提案する。 セマンティック情報は、監督用のエンコーダモジュールと初期化のためのデコーダモジュールの両方で使用される。 特に最先端の ASTER メソッドは,提案フレームワークに例証として組み込まれている。 広範な実験により、提案フレームワークは低品質のテキスト画像に対してより堅牢であり、いくつかのベンチマークデータセットで最先端の結果が得られることを示した。

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