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J-GLOBAL ID：202002238970351918   整理番号：20A2083723

マスクR-CNNテキスト検出器【JST・京大機械翻訳】

MaskS R-CNN Text Detector

著者 (3件)： Duan Pengfei (School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology,Wuhan,China) ,  Pan Jiahao (School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology,Wuhan,China) ,  Rao Wenbi (School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology,Wuhan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICAIIS  ページ： 5-8  発行年： 2020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： シーンテキスト認識とシーンテキスト認識は,シーンテキスト認識システムの重要な構成要素である。シーンテキスト認識の初期段階であるセンテキスト検出は,画像におけるテキスト領域を見つけることを目的とする。最近,ターゲット検出法Mask R-CNNは,シーンテキスト検出を採用し,良好な性能を達成した。本論文では,シーンテキストの検出を試みるMask R-CNNに基づくモデル,MaskS R-CNNテキスト検出器を設定した。このモデルでは,Mask Scoring R-CNNのネットワークブロックを導入し,予測インスタンスマスクスコアの高品質を学習した。マスクスコアリング機構は,マスク品質とマスクスコアの間の不整合を補正し,同時に,より正確なマスク予測に非常に重要であることにより,インスタンスセグメンテーション性能を改善した。本論文では,多方向および多言語自然シーンテキスト検出を達成できる。エッジ,色およびテクスチャに基づくいくつかの既存の伝統的位置方法および深い学習に基づくいくつかの位置方法と比較して,それは比較的革新的方法である。Copyright 2020 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： *ネットワーク ,  不整合
準シソーラス用語： 多言語 ,  高品質 ,  ターゲット検出 ,  テキスト検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： マスク ,  CNN ,  検出器