論文の概要: MOST: A Multi-Oriented Scene Text Detector with Localization Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01070v2
• Date: Mon, 5 Apr 2021 08:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 12:08:27.854396
• Title: MOST: A Multi-Oriented Scene Text Detector with Localization Refinement
• Title（参考訳）: most: ローカライゼーションを改良したマルチ指向シーンテキスト検出器
• Authors: Minghang He, Minghui Liao, Zhibo Yang, Humen Zhong, Jun Tang, Wenqing Cheng, Cong Yao, Yongpan Wang, Xiang Bai
• Abstract要約: シーンテキスト検出のための新しいアルゴリズムを提案し、テキストローカリゼーションの品質を大幅に向上させる一連の戦略を提案する。 具体的には,テキスト・フィーチャー・アライメント・モジュール (TFAM) を提案し,特徴の受容領域を動的に調整する。 信頼できないものを排除するために、位置認識非最大抑制(PA-NMS)モジュールを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.35280008722255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past few years, the field of scene text detection has progressed rapidly that modern text detectors are able to hunt text in various challenging scenarios. However, they might still fall short when handling text instances of extreme aspect ratios and varying scales. To tackle such difficulties, we propose in this paper a new algorithm for scene text detection, which puts forward a set of strategies to significantly improve the quality of text localization. Specifically, a Text Feature Alignment Module (TFAM) is proposed to dynamically adjust the receptive fields of features based on initial raw detections; a Position-Aware Non-Maximum Suppression (PA-NMS) module is devised to selectively concentrate on reliable raw detections and exclude unreliable ones; besides, we propose an Instance-wise IoU loss for balanced training to deal with text instances of different scales. An extensive ablation study demonstrates the effectiveness and superiority of the proposed strategies. The resulting text detection system, which integrates the proposed strategies with a leading scene text detector EAST, achieves state-of-the-art or competitive performance on various standard benchmarks for text detection while keeping a fast running speed.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、シーンテキスト検出の分野は急速に進歩し、現代のテキスト検出器は様々な困難なシナリオでテキストを探せるようになった。 しかし、極端なアスペクト比と異なるスケールのテキストインスタンスを扱う場合、それらはまだ不足する可能性がある。 このような問題に対処するため,我々はシーンテキスト検出のための新しいアルゴリズムを提案し,テキストのローカライゼーションの質を向上するための一連の戦略を提案する。 具体的には,初期生検出に基づいて特徴の受容野を動的に調整するためにテキスト特徴アライメントモジュール(tfam)を提案し,信頼性の高い生検出に選択的に集中し,信頼性の低いものを除外するために位置認識非最大抑圧(pa-nms)モジュールを考案した。 広範なアブレーション研究により,提案手法の有効性と優越性が示された。 提案手法を先行シーンテキスト検出イーストと統合したテキスト検出システムは,高速実行速度を維持しつつ,テキスト検出のための各種標準ベンチマークにおいて最先端あるいは競合性能を実現する。

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