論文の概要: Kernel Proposal Network for Arbitrary Shape Text Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06410v2
- Date: Tue, 20 Jun 2023 03:18:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 06:27:30.919865
- Title: Kernel Proposal Network for Arbitrary Shape Text Detection
- Title（参考訳）: 任意形状テキスト検出のためのカーネル提案ネットワーク
- Authors: Shi-Xue Zhang, Xiaobin Zhu, Jie-Bo Hou, Chun Yang, Xu-Cheng Yin
- Abstract要約: 任意の形状テキスト検出のための革新的カーネル提案ネットワーク(KPN)を提案する。
提案したKPNは、異なるテキストをインスタンスに依存しない機能マップに分類することで、隣接するテキストインスタンスを分離することができる。
本研究は,テキスト検出における隣接するテキストインスタンスの付着問題に対して,効率よく効果的に対処するための動的畳み込みカーネル戦略を初めて導入するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.561812622368763
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Segmentation-based methods have achieved great success for arbitrary shape
text detection. However, separating neighboring text instances is still one of
the most challenging problems due to the complexity of texts in scene images.
In this paper, we propose an innovative Kernel Proposal Network (dubbed KPN)
for arbitrary shape text detection. The proposed KPN can separate neighboring
text instances by classifying different texts into instance-independent feature
maps, meanwhile avoiding the complex aggregation process existing in
segmentation-based arbitrary shape text detection methods. To be concrete, our
KPN will predict a Gaussian center map for each text image, which will be used
to extract a series of candidate kernel proposals (i.e., dynamic convolution
kernel) from the embedding feature maps according to their corresponding
keypoint positions. To enforce the independence between kernel proposals, we
propose a novel orthogonal learning loss (OLL) via orthogonal constraints.
Specifically, our kernel proposals contain important self-information learned
by network and location information by position embedding. Finally, kernel
proposals will individually convolve all embedding feature maps for generating
individual embedded maps of text instances. In this way, our KPN can
effectively separate neighboring text instances and improve the robustness
against unclear boundaries. To our knowledge, our work is the first to
introduce the dynamic convolution kernel strategy to efficiently and
effectively tackle the adhesion problem of neighboring text instances in text
detection. Experimental results on challenging datasets verify the impressive
performance and efficiency of our method. The code and model are available at
https://github.com/GXYM/KPN.
- Abstract（参考訳）: セグメント法は任意の形状のテキスト検出において大きな成功を収めた。
しかし,シーン画像中のテキストの複雑さから,隣接するテキストインスタンスの分離は依然として最も難しい問題である。
本稿では,任意の形状テキスト検出のための革新的カーネル提案ネットワーク(KPN)を提案する。
提案したKPNは,異なるテキストをインスタンスに依存しない特徴マップに分類することで,隣接するテキストインスタンスを分離することができる。
具体的には、kpnは各テキスト画像のガウス中心マップを予測し、対応するキーポイント位置に応じて埋め込み特徴マップから一連の候補カーネル提案(動的畳み込みカーネル)を抽出する。
カーネル提案間の独立性を確保するために,直交制約による新しい直交学習損失(OLL)を提案する。
具体的には,ネットワークによって学習される重要な自己情報と位置埋め込みによる位置情報を含むカーネルの提案を行う。
最後に、カーネルの提案は、テキストインスタンスの個々の埋め込みマップを生成するためのすべての埋め込み機能マップを個別に展開する。
このようにして、我々のKPNは、近隣のテキストインスタンスを効果的に分離し、未知の境界に対する堅牢性を改善することができる。
本研究は,テキスト検出における隣接するテキストインスタンスの密着性問題に効率的かつ効果的に取り組むために,動的畳み込みカーネル戦略を導入する最初の試みである。
挑戦的データセットの実験結果から,本手法の優れた性能と効率性が確認された。
コードとモデルはhttps://github.com/gxym/kpnで入手できる。
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