論文の概要: Bidirectional Regression for Arbitrary-Shaped Text Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06129v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 14:29:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 14:40:43.709681
• Title: Bidirectional Regression for Arbitrary-Shaped Text Detection
• Title（参考訳）: 任意形テキスト検出のための双方向回帰
• Authors: Tao Sheng, Zhouhui Lian
• Abstract要約: 本稿では,前景情報と背景情報の両方をパイプラインに統合した新しいテキストインスタンス表現を提案する。 対応する後処理アルゴリズムは、4つの予測結果を逐次組み合わせてテキストインスタンスを正確に再構築するように設計されている。 本手法は,曲面および多目的テキストデータセットを含む,いくつかの挑戦的なシーンテキストベンチマークで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.30976392505236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Arbitrary-shaped text detection has recently attracted increasing interests and witnessed rapid development with the popularity of deep learning algorithms. Nevertheless, existing approaches often obtain inaccurate detection results, mainly due to the relatively weak ability to utilize context information and the inappropriate choice of offset references. This paper presents a novel text instance expression which integrates both foreground and background information into the pipeline, and naturally uses the pixels near text boundaries as the offset starts. Besides, a corresponding post-processing algorithm is also designed to sequentially combine the four prediction results and reconstruct the text instance accurately. We evaluate our method on several challenging scene text benchmarks, including both curved and multi-oriented text datasets. Experimental results demonstrate that the proposed approach obtains superior or competitive performance compared to other state-of-the-art methods, e.g., 83.4% F-score for Total-Text, 82.4% F-score for MSRA-TD500, etc.
• Abstract（参考訳）: 任意字型テキスト検出は近年関心が高まり、ディープラーニングアルゴリズムの普及とともに急速に発展している。 それにもかかわらず、既存のアプローチは、文脈情報を利用する比較的弱い能力とオフセット参照の不適切な選択のために、しばしば不正確な検出結果を得る。 本稿では,前景情報と背景情報の両方をパイプラインに統合し,オフセット開始時にテキスト境界付近の画素を自然に利用する新しいテキストインスタンス表現を提案する。 さらに、対応する後処理アルゴリズムは、4つの予測結果を逐次組み合わせてテキストインスタンスを正確に再構築するように設計されている。 本手法は,曲面および多目的テキストデータセットを含む,いくつかの挑戦的なシーンテキストベンチマークで評価する。 実験の結果,提案手法は,テキスト総数で83.4%f-score,msra-td500で82.4%f-scoreなど,最先端手法に比べて優れているか,あるいは競争力が高いことがわかった。

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