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J-GLOBAL ID：202002251727856103   整理番号：20A2082772

エンドツーエンドに基づく任意形状テキストスポッティングに向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting Based on End-to-End

著者 (5件)： Wei Guangcun (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Rong Wansheng (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Liang Yongquan (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Xiao Xinguang (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Liu Xiang (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 159906-159914  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 現在,自然シーンにおけるテキストスポッティングは,研究ホットスポットの1つになった。それらの中で,曲線テキストと長いテキストは,自然場面におけるテキストスポッティングの主な困難であった。これら2つのタイプの問題をより良く解決するために,新しいエンドツーエンドテキストスポッティングモデルを提案した。モデルは3つの部分を含む:共有畳込みモジュール,テキスト検出器モジュール,およびテキスト認識モジュール。長いテキストの問題のために,著者らは,より効果的に長いテキストの特徴を抽出するために,コーナー注意機構を採用した。曲線テキストの問題のために,著者らは,曲線テキストをより効果的に認識するために,SA-BiLSTM復号器に整流特徴マップを供給した。さらに重要なことに,共同最適化戦略は,テキスト検出タスクとテキスト認識タスクの相互促進機能を実現する。TotalText,ICDAR2015,ICDAR2013,CTW1500,COCO-TextおよびMLTデータセットに関する実験結果は,著者らの方法がエンドツーエンド自然シーンに基づくテキストスポッティングタスクにおいて優れた性能とロバスト性を達成することを証明した。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： 最適化 ,  畳込み ,  復号器 ,  *エンドツーエンド方式 ,  ホットスポット ,  整流 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： テキスト検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (1件)： エンドツーエンド