論文の概要: Towards End-to-End Unified Scene Text Detection and Layout Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15143v1
• Date: Mon, 28 Mar 2022 23:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 09:43:35.684758
• Title: Towards End-to-End Unified Scene Text Detection and Layout Analysis
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド統一シーンテキスト検出とレイアウト解析に向けて
• Authors: Shangbang Long, Siyang Qin, Dmitry Panteleev, Alessandro Bissacco, Yasuhisa Fujii, Michalis Raptis
• Abstract要約: 本稿では,シーンテキストの検出とレイアウト解析を統合化するタスクについて紹介する。 この新たな研究課題を実現するために、最初の階層的なシーンテキストデータセットが導入された。 また,シーンテキストを同時に検出し,テキストクラスタを統一的に形成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.68100769639923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene text detection and document layout analysis have long been treated as two separate tasks in different image domains. In this paper, we bring them together and introduce the task of unified scene text detection and layout analysis. The first hierarchical scene text dataset is introduced to enable this novel research task. We also propose a novel method that is able to simultaneously detect scene text and form text clusters in a unified way. Comprehensive experiments show that our unified model achieves better performance than multiple well-designed baseline methods. Additionally, this model achieves state-of-the-art results on multiple scene text detection datasets without the need of complex post-processing. Dataset and code: https://github.com/google-research-datasets/hiertext.
• Abstract（参考訳）: シーンテキスト検出と文書レイアウト解析は、長い間、異なる画像領域における2つの別々のタスクとして扱われてきた。 本稿では,これらを組み合わせて,シーンテキストの統一検出とレイアウト分析の課題を紹介する。 この新たな研究課題を実現するために、第1階層的なシーンテキストデータセットが導入された。 また,シーンテキストを同時検出し,テキストクラスタを統一的に形成できる新しい手法を提案する。 総合実験の結果,統一モデルは複数のベースライン法よりも優れた性能を実現することがわかった。 さらに、このモデルは複雑な後処理を必要とせず、複数のシーンテキスト検出データセットで最先端の結果を得る。 データセットとコード:https://github.com/google-research-datasets/hiertext

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