論文の概要: Focus Entirety and Perceive Environment for Arbitrary-Shaped Text Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16827v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 11:24:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 04:05:48.661283
• Title: Focus Entirety and Perceive Environment for Arbitrary-Shaped Text Detection
• Title（参考訳）: 任意形テキスト検出のための焦点エンティアリティと知覚環境
• Authors: Xu Han, Junyu Gao, Chuang Yang, Yuan Yuan, Qi Wang,
• Abstract要約: セグメンテーションベースのアプローチは、フレキシブルピクセルレベルの予測のため、顕著な競合候補として現れている。 そこで本研究では,フォーカス全体モジュールと知覚環境モジュールからなる多情報レベルの任意形テキスト検出器を提案する。 後者は、領域レベルの情報を抽出し、画素近傍の正のサンプルの分布にフォーカスするようモデルに促す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.180352896153682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the diversity of scene text in aspects such as font, color, shape, and size, accurately and efficiently detecting text is still a formidable challenge. Among the various detection approaches, segmentation-based approaches have emerged as prominent contenders owing to their flexible pixel-level predictions. However, these methods typically model text instances in a bottom-up manner, which is highly susceptible to noise. In addition, the prediction of pixels is isolated without introducing pixel-feature interaction, which also influences the detection performance. To alleviate these problems, we propose a multi-information level arbitrary-shaped text detector consisting of a focus entirety module (FEM) and a perceive environment module (PEM). The former extracts instance-level features and adopts a top-down scheme to model texts to reduce the influence of noises. Specifically, it assigns consistent entirety information to pixels within the same instance to improve their cohesion. In addition, it emphasizes the scale information, enabling the model to distinguish varying scale texts effectively. The latter extracts region-level information and encourages the model to focus on the distribution of positive samples in the vicinity of a pixel, which perceives environment information. It treats the kernel pixels as positive samples and helps the model differentiate text and kernel features. Extensive experiments demonstrate the FEM's ability to efficiently support the model in handling different scale texts and confirm the PEM can assist in perceiving pixels more accurately by focusing on pixel vicinities. Comparisons show the proposed model outperforms existing state-of-the-art approaches on four public datasets.
• Abstract（参考訳）: フォント,色,形状,サイズなどの面におけるシーンテキストの多様性のため,テキストの正確かつ効率的な検出は依然として困難な課題である。 様々な検出手法の中で、セグメンテーションに基づくアプローチは、フレキシブルピクセルレベルの予測のために顕著な候補として現れている。 しかし、これらの手法は一般的にボトムアップ方式でテキストインスタンスをモデル化し、ノイズの影響を受けやすい。 さらに、画素間相互作用を導入することなく画素の予測を分離し、検出性能にも影響を及ぼす。 これらの問題を緩和するために、フォーカス全体モジュール(FEM)と知覚環境モジュール(PEM)からなる多情報レベルの任意形テキスト検出器を提案する。 前者はインスタンスレベルの特徴を抽出し、ノイズの影響を低減するためにテキストをモデル化するトップダウン方式を採用する。 具体的には、一貫性のある全情報を同じインスタンス内のピクセルに割り当てて、その凝集を改善する。 さらに、スケール情報を強調し、モデルが様々なスケールのテキストを効果的に識別できるようにする。 後者は、地域レベルの情報を抽出し、環境情報を知覚する画素近傍の正のサンプルの分布に焦点を合わせる。 カーネルピクセルを正のサンプルとして扱い、モデルがテキストとカーネルの特徴を区別するのに役立つ。 大規模な実験では、異なるスケールのテキストを扱う際に、FEMがモデルを効率的にサポートし、PEMがピクセルのビジニティに焦点をあてることで、ピクセルをより正確に知覚できることを示す。 比較では、提案されたモデルは、4つの公開データセットにおける既存の最先端アプローチよりも優れていることを示している。

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