論文の概要: Which and Where to Focus: A Simple yet Accurate Framework for Arbitrary-Shaped Nearby Text Detection in Scene Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03451v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 06:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-09 13:47:03.254654
• Title: Which and Where to Focus: A Simple yet Accurate Framework for Arbitrary-Shaped Nearby Text Detection in Scene Images
• Title（参考訳）: 焦点と場所:シーン画像における任意形状近傍テキスト検出のための簡易かつ正確なフレームワーク
• Authors: Youhui Guo, Yu Zhou, Xugong Qin, Weiping Wang
• Abstract要約: そこで本研究では,任意の形状の近接するシーンテキスト検出のための簡易かつ効果的な手法を提案する。 OMTS(One-to-Many Training Scheme)は、混乱を排除し、提案がより適切な基盤構造を学べるように設計されている。 また,提案提案に対してより効果的な機能を利用するために,提案機能注意モジュール(PFAM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.180563824325086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene text detection has drawn the close attention of researchers. Though many methods have been proposed for horizontal and oriented texts, previous methods may not perform well when dealing with arbitrary-shaped texts such as curved texts. In particular, confusion problem arises in the case of nearby text instances. In this paper, we propose a simple yet effective method for accurate arbitrary-shaped nearby scene text detection. Firstly, a One-to-Many Training Scheme (OMTS) is designed to eliminate confusion and enable the proposals to learn more appropriate groundtruths in the case of nearby text instances. Secondly, we propose a Proposal Feature Attention Module (PFAM) to exploit more effective features for each proposal, which can better adapt to arbitrary-shaped text instances. Finally, we propose a baseline that is based on Faster R-CNN and outputs the curve representation directly. Equipped with PFAM and OMTS, the detector can achieve state-of-the-art or competitive performance on several challenging benchmarks.
• Abstract（参考訳）: シーンテキスト検出は研究者の注意を引き付けている。 水平テキストや指向テキストに対して多くの手法が提案されているが、曲線テキストのような任意の形のテキストを扱う場合、従来の手法ではうまく機能しない。 特に、近くのテキストインスタンスの場合、混乱の問題が発生する。 本稿では,任意形状近傍のテキスト検出を簡易かつ効果的に行う手法を提案する。 第一に、OMTS(One-to-Many Training Scheme)は混乱を解消し、近隣のテキストインスタンスでより適切な基盤構造を学習できるように設計されている。 次に,各提案に対してより効果的な機能を利用するための提案機能注意モジュール(PFAM)を提案する。 最後に,Faster R-CNNに基づくベースラインを提案し,曲線表現を直接出力する。 PFAMとOMTSを装備した検出器は、いくつかの挑戦的なベンチマークで最先端または競争的な性能を達成することができる。

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