論文の概要: TLGAN: document Text Localization using Generative Adversarial Nets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11547v1
• Date: Thu, 22 Oct 2020 09:19:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 05:48:10.989780
• Title: TLGAN: document Text Localization using Generative Adversarial Nets
• Title（参考訳）: TLGAN:Generative Adversarial Netsを用いた文書テキストのローカライゼーション
• Authors: Dongyoung Kim, Myungsung Kwak, Eunji Won, Sejung Shin, Jeongyeon Nam
• Abstract要約: デジタル画像からのテキストローカライゼーションは、光学的文字認識の第一ステップである。 ディープニューラルネットワークは、デジタル画像からテキストローカライゼーションを行うために使用される。 Robust Reading Challenge on Scanned Receipts OCR and Information extractのラベル付きレシートイメージは10個しかない。 TLGANはSROIEテストデータに対して99.83%の精度と99.64%のリコールを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1378501793514277
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Text localization from the digital image is the first step for the optical character recognition task. Conventional image processing based text localization performs adequately for specific examples. Yet, a general text localization are only archived by recent deep-learning based modalities. Here we present document Text Localization Generative Adversarial Nets (TLGAN) which are deep neural networks to perform the text localization from digital image. TLGAN is an versatile and easy-train text localization model requiring a small amount of data. Training only ten labeled receipt images from Robust Reading Challenge on Scanned Receipts OCR and Information Extraction (SROIE), TLGAN achieved 99.83% precision and 99.64% recall for SROIE test data. Our TLGAN is a practical text localization solution requiring minimal effort for data labeling and model training and producing a state-of-art performance.
• Abstract（参考訳）: デジタル画像からのテキストローカライゼーションは、光学的文字認識タスクの第一ステップである。 従来の画像処理ベースのテキストローカライゼーションは、特定の例に対して適切に実行される。 しかし、一般的なテキストのローカライゼーションは、最近のディープラーニングに基づくモダリティによってのみアーカイブされる。 本稿では,デジタル画像からテキストローカライゼーションを行うディープニューラルネットワークであるtlgan(text localization generative adversarial nets)について述べる。 TLGANは、少量のデータを必要とする汎用的で簡単なテキストローカライゼーションモデルである。 Robust Reading Challenge on Scanned Receipts OCR and Information extract (SROIE)のラベル付きレシート画像のトレーニングでは、TLGANは99.83%の精度と99.64%のリコールを達成した。 我々のTLGANは、データラベリングとモデルトレーニングに最小限の労力を必要とする実用的なテキストローカライズソリューションです。

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