論文の概要: Aggregated Text Transformer for Scene Text Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13984v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 08:54:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 16:52:40.862970
• Title: Aggregated Text Transformer for Scene Text Detection
• Title（参考訳）: シーンテキスト検出のための集約テキスト変換器
• Authors: Zhao Zhou, Xiangcheng Du, Yingbin Zheng, Cheng Jin,
• Abstract要約: 本稿では,シーン画像中のテキストをマルチスケールの自己認識機構で表現するアグリゲートテキストTRansformer(ATTR)を提案する。 マルチスケール画像表現は頑健であり、様々なサイズのテキストコンテンツに関する豊富な情報を含んでいる。 提案手法は,各テキストインスタンスを個々のバイナリマスクとして表現することで,シーンテキストを検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.387121933662753
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the multi-scale aggregation strategy for scene text detection in natural images. We present the Aggregated Text TRansformer(ATTR), which is designed to represent texts in scene images with a multi-scale self-attention mechanism. Starting from the image pyramid with multiple resolutions, the features are first extracted at different scales with shared weight and then fed into an encoder-decoder architecture of Transformer. The multi-scale image representations are robust and contain rich information on text contents of various sizes. The text Transformer aggregates these features to learn the interaction across different scales and improve text representation. The proposed method detects scene texts by representing each text instance as an individual binary mask, which is tolerant of curve texts and regions with dense instances. Extensive experiments on public scene text detection datasets demonstrate the effectiveness of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然画像におけるシーンテキスト検出のためのマルチスケールアグリゲーション戦略について検討する。 本稿では,シーン画像中のテキストをマルチスケールの自己認識機構で表現するアグリゲートテキストTRansformer(ATTR)を提案する。 画像ピラミッドから複数の解像度で始めると、特徴はまず共有重量で異なるスケールで抽出され、次にTransformerのエンコーダ・デコーダアーキテクチャに入力される。 マルチスケール画像表現は頑健であり、様々なサイズのテキストコンテンツに関する豊富な情報を含んでいる。 テキストトランスフォーマーはこれらの機能を集約して、さまざまなスケールにわたるインタラクションを学び、テキスト表現を改善する。 提案手法は,各テキストインスタンスを個々のバイナリマスクとして表現することで,シーンテキストを検出する。 公開シーンのテキスト検出データセットに対する大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。

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