CLEval：面向文本检测与识别任务的字符级评测指标
计算机视觉与模式识别
2020-06-12 v1
摘要
尽管文本检测与识别方法近期取得了成功，现有的评测指标仍无法在这些方法之间提供公平且可靠的比较。此外，尚不存在考虑 OCR 任务特性的端到端评测指标。以往的端到端指标在检测和识别任务中均采用了二值打分过程，从而包含了级联误差。忽略部分正确的结果造成了定量分析与定性分析之间的鸿沟，并阻碍了细粒度评估。基于字符是文本的关键元素这一事实，我们提出了一种字符级评测指标（CLEval）。在 CLEval 中，实例匹配过程处理检测中的分裂与合并情况，打分过程执行字符级评估。通过聚合字符级分数，CLEval 指标从端到端性能视角提供了对由检测与识别组成的端到端结果的细粒度评估，以及对各模块的独立评估。我们相信我们的指标能在开发和分析最先进的文本检测与识别方法中发挥关键作用。评测代码已公开于 https://github.com/clovaai/CLEval。
引用
@article{arxiv.2006.06244,
title = {CLEval: Character-Level Evaluation for Text Detection and Recognition Tasks},
author = {Youngmin Baek and Daehyun Nam and Sungrae Park and Junyeop Lee and Seung Shin and Jeonghun Baek and Chae Young Lee and Hwalsuk Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.06244},
year = {2020}
}
备注
12 pages, 8 figures