論文の概要: Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15221v2
• Date: Wed, 30 Mar 2022 08:28:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 11:41:10.414134
• Title: Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection
• Title（参考訳）: シーンテキスト検出のための機能サンプリングとグループ化(動画あり)
• Authors: Jingqun Tang, Wenqing Zhang, Hongye Liu, MingKun Yang, Bo Jiang, Guanglong Hu, Xiang Bai
• Abstract要約: 本稿では,シーンテキスト検出のためのトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 まず、フォアグラウンドテキストに非常に関係のある、あらゆるスケールでいくつかの代表的特徴を選択します。 各特徴群がテキストインスタンスに対応するため、そのバウンディングボックスは後処理操作なしで容易に得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.820683360286786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, transformer-based methods have achieved promising progresses in object detection, as they can eliminate the post-processes like NMS and enrich the deep representations. However, these methods cannot well cope with scene text due to its extreme variance of scales and aspect ratios. In this paper, we present a simple yet effective transformer-based architecture for scene text detection. Different from previous approaches that learn robust deep representations of scene text in a holistic manner, our method performs scene text detection based on a few representative features, which avoids the disturbance by background and reduces the computational cost. Specifically, we first select a few representative features at all scales that are highly relevant to foreground text. Then, we adopt a transformer for modeling the relationship of the sampled features, which effectively divides them into reasonable groups. As each feature group corresponds to a text instance, its bounding box can be easily obtained without any post-processing operation. Using the basic feature pyramid network for feature extraction, our method consistently achieves state-of-the-art results on several popular datasets for scene text detection.
• Abstract（参考訳）: 近年, トランスフォーマーに基づく手法は, NMSのような後処理を排除し, 深層表現を充実させることができるため, オブジェクト検出の進歩が期待できる。 しかし,これらの手法は,そのスケールとアスペクト比の極端にばらつきがあるため,シーンテキストにうまく対応できない。 本稿では,シーンテキスト検出のための簡易かつ効果的なトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 シーンテキストのロバストな深層表現を包括的に学習する従来のアプローチとは異なり,提案手法では,背景による乱れを回避し,計算コストを低減できる代表的特徴に基づくシーンテキスト検出を行う。 具体的には、まず、フォアグラウンドテキストに非常に関係のあるあらゆるスケールで、いくつかの代表的特徴を選択します。 そして、サンプル特徴の関係をモデル化するために変換器を採用し、効果的にそれらを合理的なグループに分割する。 各特徴群がテキストインスタンスに対応するため、そのバウンディングボックスは後処理操作なしで容易に得ることができる。 特徴抽出のための基本的特徴ピラミッドネットワークを用いて,シーンテキスト検出のためのいくつかの一般的なデータセットの最先端の結果を一貫して達成する。

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