論文の概要: Text Detection on Roughly Placed Books by Leveraging a Learning-based Model Trained with Another Domain Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14808v1
• Date: Fri, 26 Jun 2020 05:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 21:39:36.601512
• Title: Text Detection on Roughly Placed Books by Leveraging a Learning-based Model Trained with Another Domain Data
• Title（参考訳）: 他分野データを用いた学習モデルを活用した粗配置書籍のテキスト検出
• Authors: Riku Anegawa and Masayoshi Aritsugi
• Abstract要約: 本稿では,本書におけるテキスト領域の把握に適したバウンディングボックスの生成方法に焦点をあてる。 我々は,学習に基づく手法の結果を改善し,活用することで,境界ボックスを構築するアルゴリズムを開発した。 我々のアルゴリズムは、異なる学習に基づくアプローチを用いてシーン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）: 0.30458514384586394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text detection enables us to extract rich information from images. In this paper, we focus on how to generate bounding boxes that are appropriate to grasp text areas on books to help implement automatic text detection. We attempt not to improve a learning-based model by training it with an enough amount of data in the target domain but to leverage it, which has been already trained with another domain data. We develop algorithms that construct the bounding boxes by improving and leveraging the results of a learning-based method. Our algorithms can utilize different learning-based approaches to detect scene texts. Experimental evaluations demonstrate that our algorithms work well in various situations where books are roughly placed.
• Abstract（参考訳）: テキスト検出により、画像から豊富な情報を抽出できる。 本稿では,テキストの自動検出を実現するために,書籍のテキスト領域を把握するのに適した境界ボックスを生成する方法に注目する。 対象ドメイン内の十分な量のデータをトレーニングすることで、学習ベースのモデルを改善するのではなく、すでに他のドメインデータでトレーニングされているそれを活用することを試みる。 学習に基づく手法の結果を改善し,活用することで,境界ボックスを構築するアルゴリズムを開発した。 本アルゴリズムは,異なる学習に基づく手法を用いてシーンテキストを検出することができる。 実験的評価により,本が大まかに配置されている様々な状況において,アルゴリズムがうまく機能することが示された。

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