综合监督提升场景文本识别的深度学习方法

本文主要探讨了综合监督特征学习在场景文本识别中的应用。场景文本识别作为图像理解和计算机视觉领域的重要任务，因其在日常交流、自动驾驶、机器人技术等领域的实用性而备受关注。传统方法依赖于手工设计的特征提取和子任务分解，而现代深度学习技术则通过卷积神经网络实现了端到端的图像到文本转换。 当前最先进的场景文本识别方法倾向于利用大规模合成图像数据集进行图像特征学习，这些数据集通过复杂的生成过程创建出逼真的图片。然而，研究者们注意到，这些方法仅关注生成的输出图像，而忽略了生成过程本身的参数信息。作者提出了一种创新思路，即利用生成过程的参数来增强图像特征的学习，主张利用这些参数能够生成“自由”图像，即不局限于特定数据的图像，它们通常比原始图像更易于识别，因为它们避免了合成过程中可能引入的失真。 为此，文章构建了一个多任务学习的网络架构，结合编码器、鉴别器和生成器，这个网络能够指导对原始图像中清洁文本的特征学习。通过综合监督，网络不仅根据真实文本标签指导对输入图像的处理，还扩展到所有关联的参数渲染，以提升识别性能。实验结果显示，这种方法在标准场景文本识别基准上，特别是在词汇自由的类别上，显著优于现有的顶尖技术。同时，该方法表现出良好的适应性，即使面对包含严重几何失真的输入图像，无需额外处理也能有效工作。 关键词包括场景文本识别、深度学习、神经网络、特征学习、合成数据和多任务学习。这篇论文提供了一种新颖且有效的策略，通过结合合成数据的优势和对生成过程参数的利用，优化了场景文本识别的图像特征学习，有望推动该领域的技术进步。