利用旋转区域提议网络改进旋转文本检测
计算机视觉与模式识别
2018-11-20 v1
摘要
在 Facebook 和 Instagram 等社交媒体平台上分享的大量图像包含各种形式的文本。不良行为人越来越普遍地在这些平台上将错误信息、仇恨言论或其他有害内容作为叠加在图像上的文本进行分享。因此，场景文本理解系统应能够处理对手可能使用的各种朝向的文本。此外，此类系统可集成到用于辅助视障人士的屏幕阅读器中。在这项工作中，我们将 Facebook 的场景文本提取系统 Rosetta 扩展为高效处理各种朝向的文本。具体而言，我们在文本提取流程中引入了旋转区域提议网络（RRPN），并为高效构建和部署用于检测与识别任意朝向文本的模型提供了实用建议。实验结果显示了在旋转文本检测上的显著改进。
引用
@article{arxiv.1811.07031,
title = {Improving Rotated Text Detection with Rotation Region Proposal Networks},
author = {Jing Huang and Viswanath Sivakumar and Mher Mnatsakanyan and Guan Pang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.07031},
year = {2018}
}