論文の概要: Text Detection & Recognition in the Wild for Robot Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08565v1
• Date: Tue, 17 May 2022 18:16:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-19 13:24:09.227023
• Title: Text Detection & Recognition in the Wild for Robot Localization
• Title（参考訳）: ロボットのローカライゼーションのための野生のテキスト検出と認識
• Authors: Zobeir Raisi and John Zelek
• Abstract要約: テキスト文字列とバウンディングボックスを同時に出力するエンド・ツー・エンドシーンテキストスポッティングモデルを提案する。 我々の中心的な貢献は、不規則かつ隠蔽されたテキスト領域を適切にキャプチャするために、エンドツーエンドのテキストスポッティングフレームワークを利用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Signage is everywhere and a robot should be able to take advantage of signs to help it localize (including Visual Place Recognition (VPR)) and map. Robust text detection & recognition in the wild is challenging due to such factors as pose, irregular text, illumination, and occlusion. We propose an end-to-end scene text spotting model that simultaneously outputs the text string and bounding boxes. This model is more suitable for VPR. Our central contribution is introducing utilizing an end-to-end scene text spotting framework to adequately capture the irregular and occluded text regions in different challenging places. To evaluate our proposed architecture's performance for VPR, we conducted several experiments on the challenging Self-Collected Text Place (SCTP) benchmark dataset. The initial experimental results show that the proposed method outperforms the SOTA methods in terms of precision and recall when tested on this benchmark.
• Abstract（参考訳）: サインはどこにでもあり、ロボットは、視覚的位置認識(VPR)やマップのローカライズを支援するために、サインを利用する必要がある。 野生におけるロバストテキストの検出と認識は、ポーズ、不規則テキスト、照明、閉塞などの要因により困難である。 テキスト文字列とバウンディングボックスを同時に出力するエンド・ツー・エンドシーンテキストスポッティングモデルを提案する。 このモデルはVPRに適している。 我々の中心的なコントリビューションは、エンドツーエンドのテキストスポッティングフレームワークを活用して、不規則かつ隠蔽されたテキスト領域を、異なる困難な場所で適切にキャプチャすることである。 提案するVPRの性能を評価するために,SCTP(Self-Collected Text Place)ベンチマークデータセットを用いた実験を行った。 実験結果から,提案手法は精度とリコールの点でSOTA法よりも優れていることがわかった。

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