Text Detection

1. DBN : Omnidirectional Scene Text Detection
with Sequential-free Box Discretization

2. • Text Isntance는 일반적으로 높은 변형 특성을 가짐
• 기존 Text Detection 문제에서는 Quadrilateral Bounding Box를 사용
• 쉽게 overlook되어 Label Confusing 문제가 발생함
• 논문에서는 Bounding Box를 Key Edge로 분리하여 SBD라는 방법을 수행
• Text Detection 뿐 아니라 일반적인 Object Detection도 성능이 올라감
• Baseline is Mask R-CNN
Abstract

3. Introduction
Multi-oriented, low quality, perspective distortion, etc…

4. Introduction
정렬 사각형 회전/사방 직사각형
Quadrilateral Bounding Box

5. Introduction
Label Sequence 정렬에 따른 성능 차이 및 성능 저하

6. Introduction
최소 4개의 불변점

7. Methodology

8. Methodology
Min X, Y
Max X, Y
Min2 X, y
Max2 X, Y
Key Edge

9. Methodology

10. Methodology

11. Methodology
RoI 영역 외부에 Instance가 있어도 예측 가능
항상 RoI 내부에 있기 때문에 Instance의 통합이 보장되고 BP도 쉬움

12. Methodology – Match-Type Learning
교차점 선 긋기
8개의 Key Edge -> 24개의 Match Type
{1234, 1243, 1324, ...}

13. Methodology – Rescoring and Post Processing

14. Experiments
MSRA-TD500 Dataset
MAX 40epoch
(0) 0.01 -> (25) 0.001 -> (31) -> 0.0001
Match Type
0.2 ~ 0.01

15. Experiments
MLT
MSRA-TD500
ICDAR 2015

16. Experiments

17. Experiments