抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,自然画像におけるテキスト検出のための新しい方法を導入した。法は二つの寄与:第一に,クラッタにおけるテキストの合成画像を生成するための高速でスケーラブルなエンジンから構成されている。本エンジンは自然な方法で既存の背景画像への合成テキストをオーバーレイ,局所3Dシーン形状を説明した。第二に,合成画像画像中のすべての位置と多重スケールでのテキスト検出および境界ボックス回帰を行う効率的完全畳込み回帰ネットワーク(FCRN)を訓練した。最近開発されたYOLO検出器にFCRNの関係だけでなく,深い学習に基づく他端toend物体検出システムを検討した。得られた検出ネットワーク有意には自然画像におけるテキスト検出のための現在の方法を行い,標準ICDAR2013ベンチマーク上で84.2%のF測度を達成した。さらに,GPU上での第二当たり15画像を処理することができる。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】