自举与边界语义感知的场景文本检测技术

"本文主要研究了基于边界语义感知和自举的场景文本检测技术，旨在提高场景文本的准确性和鲁棒性。作者提出了一种新的Bootstrapping技术，解决了训练数据有限的问题，并通过复制文本子框改进了预测特征图的结构。此外，他们还设计了语义感知的文本边界检测技术，以更精确地定位长单词或文本行。实验结果在多个公共数据集上显示出优秀的表现。" 场景文本检测是计算机视觉领域的一个重要课题，尤其是在多语言翻译和自动驾驶等应用中具有广泛需求。尽管已有多年的研究，但由于场景文本的复杂性和多样性，准确且鲁棒的检测仍然是一个挑战。近年来，随着深度学习技术，尤其是卷积神经网络(CNN)的发展，研究者开始将通用对象检测方法应用到场景文本检测上，将单词或文本行视为独立的对象进行处理。 本文提出的检测技术主要由两部分构成：边界语义感知和自举机制。首先，通过Bootstrapping技术，论文解决了训练数据不足的问题。这是一种迭代学习策略，能够从有限的训练数据中选择子序列，从而逐步提升模型的性能。其次，为了更精确地定位文本，特别是长单词或文本行，研究人员引入了语义感知的文本边界检测。这种方法关注文本边缘的语义信息，生成四种类型的文本边界段，使得模型可以回归到单词或文本行的末端像素，而不是所有文本像素，从而避免了因长文本导致的定位不准确问题。 为了实现这一技术，文章中使用了一种多通道全卷积网络(FCN)，该网络能够处理增强的图像和语义感知的文本边界信息。在训练过程中，从每个图像中提取增强图像和文本边界，然后输入到网络中进行训练。在测试阶段，网络会预测出文本特征图和四种文本边界，这些信息用于精确的场景文本检测。 实验部分，该技术在多个公共数据集上进行了验证，包括ICDAR2017-RCTW和MSRA-TD500，取得了优秀的F评分，表明了所提方法的有效性。这些成果不仅为场景文本检测提供了一个有力的解决方案，也为后续的文本识别和理解任务奠定了基础。 关键词中的“数据增强”指的是通过各种手段增加训练数据的多样性和数量，以提升模型的泛化能力；“深度网络模型”特指使用深度学习架构，如CNN，来处理复杂的视觉任务；“语义感知检测”强调的是模型能够理解和利用文本的语义信息来提高检测精度。这些技术的应用为场景文本检测带来了显著的提升，使得在实际应用中能更好地处理各种复杂场景下的文本检测问题。