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J-GLOBAL ID：201802248245860583   整理番号：18A1210009

シーンテキスト検出のための特徴融合【JST・京大機械翻訳】

Feature Fusion for Scene Text Detection

著者 (4件)： Zhu Zhen ,  Liao Minghui ,  Shi Baoguang ,  Bai Xiang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DAS  ページ： 193-198  発行年： 2018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： シーンテキスト検出における大きな課題は,テキストサイズの大きな変化である。特に,小さなテキストは通常,検出が困難である。本論文は,FastR-CNNに基づく正確な指向テキスト検出器を提示した。筆者らは,FastR-CNNが一般的なオブジェクト検出に適しているが,テキストサイズの大きな変動によるシーンテキスト検出には不十分であることを観察した。この問題を軽減するために,RPNと高速R-CNNの両方に特徴融合を適用し,さらに,比較的小さなテキストを検出するモデルの能力を強化した。著者らのテキスト検出器は,ICDAR2015とMSRA-TD500に関する最新の方法のそれらの状態に匹敵する結果を達成して,その利点と適応性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  *高速度
準シソーラス用語： 物体検出 ,  *テキスト検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： シーン ,  テキスト検出 ,  特徴融合