論文の概要: Arbitrary Shape Text Detection via Boundary Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05320v1
• Date: Wed, 11 May 2022 07:59:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-12 19:35:24.634134
• Title: Arbitrary Shape Text Detection via Boundary Transformer
• Title（参考訳）: 境界トランスフォーマによる任意形状テキスト検出
• Authors: Shi-Xue Zhang, Xiaobin Zhu, Chun Yang, Xu-Cheng Yin
• Abstract要約: 境界変換器を内蔵した任意の形状のテキスト検出器を提案する。 本手法は主に境界変圧器モジュールと繰り返し最適化された境界変圧器モジュールから構成される。 公開データセットと挑戦データセットの実験は、我々の手法の最先端性能と有望な効率を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.229219867056347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Arbitrary shape text detection is a challenging task due to its complexity and variety, e.g, various scales, random rotations, and curve shapes. In this paper, we propose an arbitrary shape text detector with a boundary transformer, which can accurately and directly locate text boundaries without any post-processing. Our method mainly consists of a boundary proposal module and an iteratively optimized boundary transformer module. The boundary proposal module consisting of multi-layer dilated convolutions will compute important prior information (including classification map, distance field, and direction field) for generating coarse boundary proposals meanwhile guiding the optimization of boundary transformer. The boundary transformer module adopts an encoder-decoder structure, in which the encoder is constructed by multi-layer transformer blocks with residual connection while the decoder is a simple multi-layer perceptron network (MLP). Under the guidance of prior information, the boundary transformer module will gradually refine the coarse boundary proposals via boundary deformation in an iterative manner. Furthermore, we propose a novel boundary energy loss (BEL) which introduces an energy minimization constraint and an energy monotonically decreasing constraint for every boundary optimization step. Extensive experiments on publicly available and challenging datasets demonstrate the state-of-the-art performance and promising efficiency of our method.
• Abstract（参考訳）: 任意形状テキスト検出は、様々なスケール、ランダムな回転、曲線形状などの複雑さと多様性のために難しい課題である。 本稿では,後処理をすることなくテキスト境界を正確にかつ直接特定できる境界変換器を備えた任意の形状のテキスト検出器を提案する。 本手法は主に境界変圧器モジュールと繰り返し最適化された境界変圧器モジュールからなる。 多層拡張畳み込みからなる境界提案モジュールは、境界トランスの最適化を導く一方、粗い境界提案を生成するために重要な事前情報(分類マップ、距離フィールド、方向フィールドを含む)を計算する。 境界トランスフォーマモジュールは、エンコーダ-デコーダ構造を採用しており、エンコーダは、単純な多層パーセプトロンネットワーク(mlp)である一方、残留接続のある多層トランスフォーマブロックで構成されている。 先行情報の指導の下,境界変圧器モジュールは,境界変形による粗境界提案を段階的に改良する。 さらに、エネルギー最小化制約と、各境界最適化ステップに対するエネルギー単調なエネルギー減少制約を導入する新しい境界エネルギー損失(BEL)を提案する。 公開および挑戦的なデータセットに関する大規模な実験は、我々の手法の最先端性能と有望な効率を実証している。

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