深度学习场景文本图像合成：新策略提升检测与识别能力

"本文介绍了一种新的图像合成技术，用于生成大规模注释的场景文本图像，以训练深度学习模型进行场景文本检测和识别。该技术包括三个关键步骤：语义一致性嵌入，利用视觉显著性确定文本嵌入位置，以及自适应文本外观模型的学习。在多个公共数据集上的实验验证了方法的有效性。" 正文: 在计算机视觉领域，深度神经网络（DNN）在处理各种任务时表现出卓越的性能，但依赖大量注释图像作为训练数据的问题日益突出。手动注释不仅成本高、耗时，还可能引入错误，并且难以扩展。为了解决这一挑战，研究者们提出了多种策略，包括图像增强和机器学习驱动的无监督或半监督学习。 图像合成作为一种创新的解决方案，旨在自动创造大量带有注释的训练样本，从而减少对人工标注的依赖。本文提出的新型图像合成技术专注于场景文本图像，这是一个在自然环境中存在文字的图像类别，如街景照片、广告牌等。场景文本检测和识别是这一领域的核心任务，它们对于自动驾驶、视觉理解等应用至关重要。 该技术包含三个主要组成部分： 1. **语义一致性嵌入**：利用预先存在的语义分割信息，将文本嵌入到背景图像中与语义相符的区域。这意味着文本会出现在与场景中其他对象逻辑相关的部位，确保合成图像的自然性和真实性。 2. **视觉显著性定位**：考虑到人类视觉系统通常更容易注意到图像中的显著区域，该方法利用视觉显著性地图来确定文本的最佳嵌入位置。这样可以确保合成的文本在场景中易于识别，同时保持其在实际环境中的可见性。 3. **自适应文本外观模型**：为了进一步增强真实感，方法通过学习真实场景文本的色彩和亮度特征，动态调整嵌入文本的外观。这样合成的文本能够更好地融入背景，降低与真实图像的差异。 在实验部分，该方法在五个公共数据集上进行了验证，展示了在训练场景文本检测和识别模型方面的优秀性能。这表明，使用该合成技术生成的训练样本能够帮助模型学习更准确、更鲁棒的特征，提升模型的整体表现。 关键词涵盖了图像合成、数据增强、场景文本检测和识别，这些是当前计算机视觉领域的热点。图像合成作为一种有效的数据扩增手段，不仅可以减轻手动注释的负担，还有助于提高模型的泛化能力。而场景文本检测和识别则在现实世界的应用中扮演着重要角色，如智能城市、信息检索等领域。 总结来说，这项工作提出了一种新的图像合成策略，为解决深度学习模型训练中的数据需求问题提供了一种实用的解决方案，特别是在场景文本处理的背景下。通过结合语义分析、视觉显著性和自适应外观学习，该方法有助于创建更逼真的训练样本，从而提升模型在复杂视觉任务中的性能。