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2016ocr robust scene textcvpr现实各种形状文字识别.pdf

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    摘要这篇论文提出了一种名为RARERobustSceneTextRecognitionwith自动Rectification的文本结构转换器，它能够将自然图像中的文字转化为一种精确且可读的格式，并且可以有效地防止视觉干扰首先，作者使用卷积神经网络CNN来处理输入图像中的文本然后，他们使用深度学习的Transformer网络和序列识别网络共同构建了一个有效的结构转换器最后，研究人员通过实验验证了这种方法的有效性和稳定性他们的结果表明，RARE能够在任何大小的输

    RobustSceneTextRecognitionwithAutomaticRectification

    BaoguangShi,XinggangWang,PengyuanLyu,CongYao,XiangBai∗

    SchoolofElectronicInformationandCommunications

    HuazhongUniversityofScienceandTechnology

    shibaoguang@,xbai@

    InputImageRectifiedImage

    SpatialSequence

    TransformerRecognitionMOON

    RecognizingtextinnaturalimagesisachallengingtaskNetworkNetwork

    withmanyunsolvedproblems.Differentfromthosein

    documents,wordsinnaturalimagesoftenpossessirreg-Figure1.SchematicoverviewofRARE,whichconsistsaspatial

    ularshapes,whicharecausedbyperspectivedistortion,transformernetwork(STN)andasequencerecognitionnetwork

    curvedcharacterplacement,etc.WeproposeRARE(Robust(SRN).TheSransformsaninputimagetoarectifiedim-

    textrecognizerwithAutomaticREctification),arecognitionage,whiletheSRNrecognizestext.Thetwonetworksarejointly

    modelthatisrobusttoirregulartext.RAREisaspecially-trainedbytheback-propagationalgorithm[22].Thedashedlines

    designeddeepneuralnetwork,whichconsistsofaSpatialrepresenttheflowsoftheback-propagatedgradients.

    TransformerNetwork(STN)andaSequenceRecognition

    Network(SRN).Intesting,animageisfirstlyrectifiedvia

    apredictedThin-Plate-Spline(TPS)transformation,intoationblur,textfont,color,etc.Moreover,textinthewild

    mor

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