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J-GLOBAL ID：201802234643898787   整理番号：18A0137390

地域注意を用いた単一ショットテキスト検出器【Powered by NICT】

Single Shot Text Detector with Regional Attention

著者 (6件)： He Pan ,  Huang Weilin ,  He Tong ,  Zhu Qile ,  Qiao Yu ,  Li Xiaolin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 3066-3074  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然画像における単語レベル境界ボックスを出力する直接新しい単一ショットテキスト検出器を提示した。を自動的に学習注意マップによるテキスト領域を同定する,ほぼ注意機構を提案した。これは畳込み特徴におけるバックグラウンド干渉,単語の正確な推論,特に極端に小さいサイズを生成するのに重要であることを抑制した。これは本質的に粗から精へのやり方で働くことを単一モデルをもたらした。正確な予測を達成するために複数のFCNモデルをカスケード最近のFCNベーステキスト検出器から逸脱した。さらに,マルチスケール開始特徴を効率的に階層的開始モジュールを開発した。によって局所的な詳細を増強し,また強い文脈情報をコードする,検出器は単一スケール画像を用いたマルチスケールで多重方向テキスト上で信頼性ある働きをすることを可能にした。著者らのテキスト検出器はICDAR2015ベンチマーク上で77%のF測度を達成し,[18 28]における最先端技術の結果を進めている。デモで利用できるhttp://sstd.whuang.org/。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *粒状材 ,  測度 ,  画像 ,  単語 ,  学習 ,  信頼性 ,  ベンチマーク ,  畳込み ,  *検出器 ,  多重化
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  マルチスケール ,  *テキスト ,  自然画像 ,  *テキスト検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地域 ,  注意 ,  ショット ,  検出器