계단식 컨볼루션 텍스트 네트워크를 이용한 자연 이미지에서의 정확한 텍스트 로컬라이제이션

우리는 장면 텍스트 감지를 위한 새로운 상향식 파이프라인을 소개합니다. 우리는 조밀한 텍스트 로컬라이제이션을 위해 두 개의 커스터마이즈된 컨볼루션 네트워크를 결합한 새로운 계단식 컨볼루션 텍스트 네트워크(CCTN)를 제안합니다. CCTN은 저해상도 이미지에서 텍스트 영역을 대략적으로 빠르게 감지한 후, 각 확대된 영역에서 텍스트 라인을 정확하게 로컬라이제이션합니다. 우리는 이전의 문자 기반 감지를 직접 텍스트 영역 추정으로 전환하여 여러 개의 하향식 후처리 단계를 피합니다. 이것은 전체 텍스트 영역을 감지 객체로 고려함으로써 놀라운 강인성과 식별력을 보여줍니다. 우리는 직사각형 컨볼루션과 다수의 네트워크 내 퓨전을 개발하여 컨볼루션 네트워크를 커스터마이즈합니다. 이는 다양한 형태와 다양한 크기의 텍스트를 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 게다가, CCTN은 컨볼루션 계산을 공유함으로써 계산적으로 효율적이며, 고수준의 속성은 다양한 언어와 여러 방향에 대해 불변성을 제공합니다. 이 네트워크는 ICDAR 2011에서 0.84, ICDAR 2013에서 0.86의 F-측정을 달성하며, 최첨단 결과에 대해 상당한 개선을 제공합니다 23, 1.