E2E-MLT——一种无约束的端到端多语言场景文本方法
计算机视觉与模式识别
2018-12-07 v2
摘要
本文提出一种用于多语言场景文本定位与识别的端到端可训练（完全可微）方法。该方法基于一个单一的全卷积网络（FCN），其共享层用于两项任务。E2E-MLT是首个公开发表的多语言场景文本OCR。在多语言设置下训练时，E2E-MLT与专为英文场景文本训练的其他方法相比表现出具有竞争力的性能。实验表明，获取准确的多语言多书写系统标注是一个具有挑战性的问题。
引用
@article{arxiv.1801.09919,
title = {E2E-MLT - an Unconstrained End-to-End Method for Multi-Language Scene Text},
author = {Michal Bušta and Yash Patel and Jiri Matas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.09919},
year = {2018}
}