論文の概要: Unconstrained Text Detection in Manga: a New Dataset and Baseline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04042v1
• Date: Wed, 9 Sep 2020 00:16:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 11:39:25.319714
• Title: Unconstrained Text Detection in Manga: a New Dataset and Baseline
• Title（参考訳）: mangaにおけるunconstrained text detection - 新しいデータセットとベースライン
• Authors: Juli\'an Del Gobbo, Rosana Matuk Herrera
• Abstract要約: 本研究は,日本漫画という高度に洗練された文体で漫画ジャンルのテキストをバイナライズすることを目的としている。 ピクセルレベルでのテキストアノテーションによるマンガデータセットの欠如を克服するために、私たちは独自のものを作成します。 これらの資源を用いて、多くのメトリクスにおいて、マンガにおけるテキストバイナライゼーションの現在の手法よりも優れた、ディープ・ネットワーク・モデルの設計と評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The detection and recognition of unconstrained text is an open problem in research. Text in comic books has unusual styles that raise many challenges for text detection. This work aims to binarize text in a comic genre with highly sophisticated text styles: Japanese manga. To overcome the lack of a manga dataset with text annotations at a pixel level, we create our own. To improve the evaluation and search of an optimal model, in addition to standard metrics in binarization, we implement other special metrics. Using these resources, we designed and evaluated a deep network model, outperforming current methods for text binarization in manga in most metrics.
• Abstract（参考訳）: 制約のないテキストの検出と認識は、研究のオープンな問題である。 コミックブックのテキストには、テキスト検出の多くの課題を提起する珍しいスタイルがある。 本書は、高度に洗練された文体を持つ漫画ジャンルのテキストを二元化することを目的としている:日本漫画。 ピクセルレベルでのテキストアノテーションによるマンガデータセットの欠如を克服するために、私たちは独自のものを作成します。 最適なモデルの評価と探索を改善するため,バイナライゼーションにおける標準指標に加えて,他の特別な指標を実装した。 これらのリソースを用いて, ディープネットワークモデルの設計と評価を行い, マンガにおけるテキストバイナリ化の現在の手法をほとんどの指標で上回った。

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