Texts as Lines: Text Detection with Weak Supervision
المؤلفون المشاركون
Wu, Weijia
Xing, Jici
Yang, Cheng
Wang, Yuxing
Zhou, Hong
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Scene text detection methods based on deep learning have recently shown remarkable improvement.
Most text detection methods train deep convolutional neural networks with full masks requiring pixel accuracy for good quality training.
Normally, a skilled engineer needs to drag tens of points to create a full mask for the curved text.
Therefore, data labelling based on full masks is time consuming and laborious, particularly for curved texts.
To reduce the labelling cost, a weakly supervised method is first proposed in this paper.
Unlike the other detectors (e.g., PSENet or TextSnake) that use full masks, our method only needs coarse masks for training.
More specifically, the coarse mask for one text instance is a line across the text region in our method.
Compared with full mask labelling, data labelling using the proposed method could save labelling time while losing much annotation information.
In this context, a network pretrained on synthetic data with full masks is used to enhance the coarse masks in a real image.
Finally, the enhanced masks are fed back to train our network.
Analysis of experiments performed using the model shows that the performance of our method is close to that of the fully supervised methods on ICDAR2015, CTW1500, Total-Text, and MSRA-TD5000.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Weijia& Xing, Jici& Yang, Cheng& Wang, Yuxing& Zhou, Hong. 2020. Texts as Lines: Text Detection with Weak Supervision. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194697
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Weijia…[et al.]. Texts as Lines: Text Detection with Weak Supervision. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194697
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Weijia& Xing, Jici& Yang, Cheng& Wang, Yuxing& Zhou, Hong. Texts as Lines: Text Detection with Weak Supervision. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194697
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194697
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر