ICDAR2019 多语言场景文本检测与识别鲁棒阅读挑战赛 —— RRC-MLT-2019
计算机视觉与模式识别
2019-07-02 v1
摘要
随着现代城市世界性文化的增长，对鲁棒的多语言场景文本（MLT）检测与识别系统的需求前所未有地巨大。为系统地基准测试并推进最先进水平，所提出的竞赛构建于 RRC-MLT-2017 之上，增加了端到端任务、真实图像数据集中一种额外语言、用于辅助训练的大规模多语言合成数据集，以及一条基线端到端识别方法。真实数据集由 20,000 张包含 10 种语言文本的图像组成。该挑战赛有 4 项任务覆盖多语言场景文本的各个方面：（a）文本检测，（b）裁剪词文字分类，（c）联合文本检测与文字分类，以及（d）端到端检测与识别。总计，竞赛收到了来自研究与工业界的 60 份提交。本文介绍了所呈现的 RRC-MLT-2019 挑战赛的数据集、任务与发现。
引用
@article{arxiv.1907.00945,
title = {ICDAR2019 Robust Reading Challenge on Multi-lingual Scene Text Detection and Recognition -- RRC-MLT-2019},
author = {Nibal Nayef and Yash Patel and Michal Busta and Pinaki Nath Chowdhury and Dimosthenis Karatzas and Wafa Khlif and Jiri Matas and Umapada Pal and Jean-Christophe Burie and Cheng-lin Liu and Jean-Marc Ogier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00945},
year = {2019}
}
备注
ICDAR'19 camera-ready version. Competition available at https://rrc.cvc.uab.es/?ch=15. The first two authors contributed equally