HENet: 迫使网络为字体识别进行更多思考
计算机视觉与模式识别
2021-10-22 v1
摘要
尽管近年来文本识别/OCR 取得了诸多进展,字体识别任务仍具挑战性。主要挑战在于相似字体间细微差异难以区分。本文提出一种带可插拔模块的新颖字体识别器以解决字体识别任务。该可插拔模块隐藏最具判别力的可及特征,迫使网络考虑其他复杂特征以解决相似字体的困难样本,称为 HE Block。与现有公开字体识别系统相比,我们所提方法在推理阶段无需任何交互。大量实验表明 HENet 取得了令人鼓舞的性能,包括在字符级数据集 Explor_all 与词级数据集 AdobeVFR 上。
引用
@article{arxiv.2110.10872,
title = {HENet: Forcing a Network to Think More for Font Recognition},
author = {Jingchao Chen and Shiyi Mu and Shugong Xu and Youdong Ding},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.10872},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 2021 3rd International Conference on Advanced Information Science and System (AISS 2021)