187 research outputs found
Проблема детектирования объектов на изображениях сцены
В статье обсуждается применение методов минимизации ошибки аппроксимации (суммарной квадратичной ошибки) для детектирования различных объектов на цветовых изображениях. Формулируется проблема детектирования объектов, которая состоит в неустойчивой кластеризации пикселей даже при незначительном изменении изображени
Visual Semantic Re-ranker for Text Spotting
Many current state-of-the-art methods for text recognition are based on
purely local information and ignore the semantic correlation between text and
its surrounding visual context. In this paper, we propose a post-processing
approach to improve the accuracy of text spotting by using the semantic
relation between the text and the scene. We initially rely on an off-the-shelf
deep neural network that provides a series of text hypotheses for each input
image. These text hypotheses are then re-ranked using the semantic relatedness
with the object in the image. As a result of this combination, the performance
of the original network is boosted with a very low computational cost. The
proposed framework can be used as a drop-in complement for any text-spotting
algorithm that outputs a ranking of word hypotheses. We validate our approach
on ICDAR'17 shared task dataset
- …