論文の概要: PGNet: Real-time Arbitrarily-Shaped Text Spotting with Point Gathering Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05458v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 13:27:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:05:28.806731
• Title: PGNet: Real-time Arbitrarily-Shaped Text Spotting with Point Gathering Network
• Title（参考訳）: PGNet:ポイントゲザリングネットワークを用いたリアルタイム任意形テキストスポッティング
• Authors: Pengfei Wang, Chengquan Zhang, Fei Qi, Shanshan Liu, Xiaoqiang Zhang, Pengyuan Lyu, Junyu Han, Jingtuo Liu, Errui Ding, Guangming Shi
• Abstract要約: 任意形状のテキストをリアルタイムで読み取るための,完全畳み込み点収集ネットワーク(PGNet)を提案する。 PG-CTCデコーダを用いて2次元空間から高レベル文字分類ベクトルを収集し,NMSやRoI操作を使わずにテキストシンボルに復号する。 実験により,提案手法は競争精度が向上し,走行速度が著しく向上することが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.03560668182197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The reading of arbitrarily-shaped text has received increasing research attention. However, existing text spotters are mostly built on two-stage frameworks or character-based methods, which suffer from either Non-Maximum Suppression (NMS), Region-of-Interest (RoI) operations, or character-level annotations. In this paper, to address the above problems, we propose a novel fully convolutional Point Gathering Network (PGNet) for reading arbitrarily-shaped text in real-time. The PGNet is a single-shot text spotter, where the pixel-level character classification map is learned with proposed PG-CTC loss avoiding the usage of character-level annotations. With a PG-CTC decoder, we gather high-level character classification vectors from two-dimensional space and decode them into text symbols without NMS and RoI operations involved, which guarantees high efficiency. Additionally, reasoning the relations between each character and its neighbors, a graph refinement module (GRM) is proposed to optimize the coarse recognition and improve the end-to-end performance. Experiments prove that the proposed method achieves competitive accuracy, meanwhile significantly improving the running speed. In particular, in Total-Text, it runs at 46.7 FPS, surpassing the previous spotters with a large margin.
• Abstract（参考訳）: 任意形テキストの読み上げは研究の注目を集めている。 しかし、既存のテキストスポッターは、主に2段階のフレームワークまたは文字ベースのメソッド上に構築されており、非最大抑制(nms)、領域間(roi)操作、文字レベルのアノテーションに苦しむ。 本稿では,この問題を解決するために,任意の形のテキストをリアルタイムに読み取るための完全畳み込み型ポイントゲザリングネットワーク(PGNet)を提案する。 PGNetはシングルショットテキストスポッターであり、文字レベルのアノテーションの使用を避けるために提案されたPG-CTC損失を用いてピクセルレベルの文字分類マップを学習する。 PG-CTCデコーダを用いて2次元空間から高レベル文字分類ベクトルを収集し,NMSやRoI操作を伴わないテキストシンボルに復号し,高い効率性を保証する。 さらに,各文字とその近傍の関係を推論し,粗い認識を最適化し,エンドツーエンドの性能を向上させるため,グラフ精細モジュール(GRM)を提案する。 実験により,提案手法は競争精度が向上し,走行速度が大幅に向上することが示された。 特にTotal-Textでは46.7 FPSで動作し、以前のスポッターよりも大きなマージンを持つ。

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