利用Faster R-CNN进行在线手绘图形中的符号检测
计算机视觉与模式识别
2017-12-14 v1
摘要
在线手绘图形（如流程图和数学表达式）中的符号检测技术由专为单一图形类型设计的方法构成。在本工作中，我们评估Faster R-CNN目标检测算法作为手绘图形中符号检测的通用方法。我们评估了Faster R-CNN方法的不同配置，并指出与数据手绘特性相关的问题。考虑到在线识别背景，我们评估了使用不同复杂度的深度神经网络作为特征提取器时在效率与精度之间的权衡。我们在公开可用的流程图与数学表达式（CROHME-2016）数据集上评估了该方法。结果表明，Faster R-CNN可有效用于两个数据集，从而开启了开发通用符号检测方法乃至可构建于该算法之上的通用图形理解方法的可能性。
引用
@article{arxiv.1712.04833,
title = {Symbol detection in online handwritten graphics using Faster R-CNN},
author = {Frank D. Julca-Aguilar and Nina S. T. Hirata},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.04833},
year = {2017}
}
备注
Submitted to DAS-2018