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J-GLOBAL ID：202202269155726805   整理番号：22A0494654

軽量畳込みネットワークを用いたシーンテキスト位置決め【JST・京大機械翻訳】

Scene Text Localization Using Lightweight Convolutional Networks

著者 (11件)： Decker Luis Gustavo Lorgus (Institute of Computing, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Pinto Allan (Institute of Computing, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Campana Jose Luis Flores (Institute of Computing, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Neira Manuel Cordova (Institute of Computing, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Santos Andreza Aparecida dos (Institute of Computing, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Conceicao Jhonatas Santos de Jesus (Institute of Computing, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Pedrini Helio (Institute of Computing, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Angeloni Marcus de Assis (AI R&D Lab, Samsung R&D Institute Brazil, Campinas, Brazil) ,  Li Lin Tzy (AI R&D Lab, Samsung R&D Institute Brazil, Campinas, Brazil) ,  Luvizon Diogo Carbonera (AI R&D Lab, Samsung R&D Institute Brazil, Campinas, Brazil) ,  Torres Ricardo da S. (Department of ICT and Natural Sciences, Norwegian University of Science and Technology (NTNU), Ålesund, Norway)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1474  ページ： 297-318  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： テキスト検出問題のための非常に効果的な結果に関して,様々な研究イニシアティブが報告され,それはディジタル画像における単語やフレーズのようなテキスト要素の検出から成る。テキスト位置決めは,例えば,視覚障害のためのテキストのオン・ゴー変換と認識のために,非常に広く使われているモバイルアプリケーションに関する重要なステップである。同時に,エッジコンピューティングは,移動複合処理およびエンドデバイス(例えば,モバイルおよびウェアラブルデバイス)への解析によって,組込みシステムを構築する方法に革命する。この文脈において,制限された計算電力とできるだけ最小の待ち時間を有するデバイスで実行できる軽量ネットワークの開発は,実際に実行可能な多くのモバイル指向ソリューションを作るのに不可欠である。本研究では,MobTextと呼ぶアプローチに,2つの軽量ニューラルネットワークアーキテクチャ,MobileNetV2,およびSingle Shot Detector(SSD)の融合を提案する,このタスクに取り組むための効率的なオブジェクト検出ネットワークの使用を研究した。ICDAR’11とICDAR’13データセットの実験結果は,著者らの解法が処理時間に関して有効性と効率の間の最良のトレードオフを産出し,[数式:原文を参照]のF測度とスマートフォン装置上の464msの平均処理時間,および携帯装置からリアルタイムに捕捉された画像の両方に関して,464msの平均処理時間を有するICDAR’11データセットに関する最新の結果を達成することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  *畳込み ,  加工時間 ,  電力 ,  *ネットワーク ,  待ち時間 ,  ディジタル画像 ,  単語 ,  携帯電話 ,  スマートフォン ,  組込みシステム
準シソーラス用語： ウェアラブルデバイス ,  物体検出 ,  携帯機器 ,  モバイルアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： シーンテキスト検出 ,  モバイル装置 ,  オブジェクト検出器ネットワーク ,  MobilenetV2 ,  単一ショット検出器

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)： 軽量 ,  畳込み ,  シーン