Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deformation Robust Text Spotting with Geometric Prior

論文の概要: Deformation Robust Text Spotting with Geometric Prior

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16404v1
Date: Thu, 31 Aug 2023 02:13:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-01 17:59:41.994652
Title: Deformation Robust Text Spotting with Geometric Prior
Title（参考訳）: 幾何学的先行による変形ロバストテキストスポッティング
Authors: Xixuan Hao, Aozhong Zhang, Xianze Meng and Bin Fu
Abstract要約: 我々は,文字の複雑な変形の認識問題を解決するために,頑健なテキストスポッティング法(DR TextSpotter)を開発した。グラフ畳み込みネットワークは、キャラクタの特徴とランドマークの特徴を融合させ、セマンティック推論を行い、異なるキャラクタの識別を強化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.639053898266709
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The goal of text spotting is to perform text detection and recognition in an end-to-end manner. Although the diversity of luminosity and orientation in scene texts has been widely studied, the font diversity and shape variance of the same character are ignored in recent works, since most characters in natural images are rendered in standard fonts. To solve this problem, we present a Chinese Artistic Dataset, termed as ARText, which contains 33,000 artistic images with rich shape deformation and font diversity. Based on this database, we develop a deformation robust text spotting method (DR TextSpotter) to solve the recognition problem of complex deformation of characters in different fonts. Specifically, we propose a geometric prior module to highlight the important features based on the unsupervised landmark detection sub-network. A graph convolution network is further constructed to fuse the character features and landmark features, and then performs semantic reasoning to enhance the discrimination for different characters. The experiments are conducted on ARText and IC19-ReCTS datasets. Our results demonstrate the effectiveness of our proposed method.
Abstract（参考訳）: テキストスポッティングの目標は、テキストの検出と認識をエンドツーエンドで行うことである。シーンテキストの明度と配向の多様性は広く研究されているが,近年では自然画像のほとんどの文字が標準フォントで表現されているため,同じ文字のフォントの多様性や形状のばらつきは無視されている。この問題を解決するために,中国芸術データセット(ARText)を提案する。本データベースでは,異なるフォントにおける文字の複雑な変形の認識問題を解決するために,変形頑健なテキストスポッティング法(DR TextSpotter)を開発した。具体的には,教師なしランドマーク検出サブネットワークに基づく重要な特徴を強調する幾何学的事前モジュールを提案する。グラフ畳み込みネットワークは、文字の特徴とランドマークの特徴を融合させ、その後、意味論的推論を行い、異なる文字の識別を強化する。実験はARTextとIC19-ReCTSデータセットを用いて行われた。提案手法の有効性を実証した。

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