TextCohesion 리뷰

1. TextCohesion: Detecting
Text for Arbitrary Shapes
김완수

2. Abstract
• Text Detection 문제
• Text Instance를 Text Skeleton과 4개의 Directional Pixel Region으로 분리하는 방법
• Entire Text Instance보다 더 쉽게 문제를 해결할 수 있음
• Background가 복잡할때와 Curved Text에 높은 성능을 보임
• F-measure ­ TotalText 84.6%, SCUT-CTW1500 86.3%

3. Problem
불규칙한 모양의 Text Instance
• Curved Text
• 일반적인 Object Detection으로 해결 X

4. Problem
Cut Open Boundaries
• 가장자리가 매우 인접한 Text

5. Problem
False Positive Dilemma
• 문맥정보 부족으로 False Positives Dilemma

6. TextCohesion
• Text Instance를 TS와 4개의 DPR로 다룸
• TS : 대략의 모양과 크기
• DPR : 4방향에서 가장자리 다듬기

7. TextCohesion
• Average Confidence Score > THR (0.5)

8. Pipeline

9. Feature Extraction

10. Text Skeleton

11. Directional Pixel Region

12. Confidence Scoring Mechanism

13. Training

14. Training
SynthText: 800k
Large Scale Dataset,
합성 이미지 -> pre-
training
01
TotalText: Curved
Dataset 1255, 300
Train Test Split ->
Fine Tunning
02
SCUT-CTW1500:
Curved Dataset,
1000, 500, Train Test
Split -> Fine Tunning
03

15. Results
TotalText
35epochs Fine Tunning
0.54, 0.2, 0.1

16. Results
TotalText
35epochs Fine Tunning
0.54, 0.29, 0.1