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J-GLOBAL ID：201802284173653510   整理番号：18A0444763

高速R CNNに基づくテキスト検出のためのLocNetによる改良局在化精度【Powered by NICT】

Improved Localization Accuracy by LocNet for Faster R-CNN Based Text Detection

著者 (3件)： Zhong Zhuoyao ,  Sun Lei ,  Huo Qiang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 923-928  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： 高速R CNNに基づくアプローチはテキスト検出のための有望な結果を達成したが,その位置決め精度はある場合には十分ではない。本論文では,より高速なR CNNに基づくテキスト検出器の位置決め精度を改善するためにLocNetを用いることを提案した。地域提案ネットワーク(RPN)により生成された提案を考えると,関与しているテキストインスタンスのバウンディングボックス座標を直接予測する代わりに,提案手法は探索領域を拡大する各列に条件付き確率とこの探索領域のカラムを帰属することができ,それは関与しているバウンディングボックスを正確に推定するために使用した。実験を行い,提案アプローチでは,”速く”R CNNに基づくテキスト検出のための位置決め精度を向上させることを実証した。結果として,この新しいテキスト検出器はICDAR2011ICDAR2013とMULTILIGULテキスト検出ベンチマークタスクで優れた性能を達成した。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： 予測 ,  ネットワーク ,  *高速度
準シソーラス用語： 条件付確率 ,  位置決め精度 ,  局在化 ,  *テキスト検出 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  テキスト検出 ,  局在化