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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 398 - 408 (11page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2022.48.4.398
이용수
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Scene text spotting detects text boxes and recognizes the words from scene images in an end-to-end way. Existing studies proposed scene text spotters for English and showed their promising performance. However, studies for non-English text spotter are rarely conducted because of a lack of fine-quality labeled training datasets. In particular, Korean text spotting is considered to be harder than English because of a large number of characters in Korean. In this study, we propose an end-to-end scene text spotting network specialized in Korean texts that can read more than 2,300 characters. To overcome the lack-of-dataset problem, we propose using a transfer learning method. By pretraining both modules (detector and recognizer) of the network with multi-language datasets and fine-tuning only the recognizer with the Korean dataset, we could construct the robust scene text spotter. We expect that our work can offer useful learning guidelines to future scene text models for non-English language that does not have sufficient training datasets.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (41)
참고문헌 신청
Baek, Y., Lee, B., Han, D., Yun, S., and Lee, H. (2019), Character region awareness for text detection, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 9365-9374.
Baek, Y., Shin, S., Baek, J., Park, S., Lee, J., Nam, D., and Lee, H. (2020), Character Region Attention for Text Spotting, ECCV 2020, 504-521.
Bahdanau, D., Cho, K., and Bengio, Y. (2014), Neural machine translation by jointly learning to align and translate, ICLR 2015.
Bai, F., Cheng, Z., Niu, Y., Pu, S., and Zhou, S. (2018), Edit probability for scene text recognition, CVPR 2018, 1508-1516.
Busta, M., Neumann, L., and Matas, J. (2017), Deep TextSpotter: An end-to-end trainable scene text localization and recognition framework, Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2204-2212.
Baek, Y., Shin, S., Baek, J., Park, S., Lee, J., Nam, D., and Lee, H. (2020), Character Region Attention for Text Spotting, ECCV 2020, 504-521.
Bahdanau, D., Cho, K., and Bengio, Y. (2014), Neural machine translation by jointly learning to align and translate, ICLR 2015.
Bai, F., Cheng, Z., Niu, Y., Pu, S., and Zhou, S. (2018), Edit probability for scene text recognition, CVPR 2018, 1508-1516.
Busta, M., Neumann, L., and Matas, J. (2017), Deep TextSpotter: An end-to-end trainable scene text localization and recognition framework, Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2204-2212.
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