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CVPR 2019 论文大盘点(文本图像相关篇)

 收集于5个月前 阅读数 7
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原文链接: https://www.tuicool.com/articles/RJZF3aq

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CV君盘点了 CVPR 2019 文本图像相关论文,总计 17 篇。

其中研究文本检测的最多,共 7 篇,包括已经非常知名的 PSENet ,还有最近异常火爆的 CRAFT。

文本识别 4 篇,其中华南理工大学的 Aggregation Cross-Entropy 代码已经开源,其不仅适用于文本数据,序列数据识别均可参考。

数据增广 2 篇,文本数据是天然易于在训练时进行样本增广的,而GAN也被成功应用于这一方向。

北大的 2 篇文本风格迁移非常有意思,也许在设计领域很有用处。 Facebook 将 OCR 引入视觉问答的课题中,推进了视觉问答更智能。 西安交 手写签名的论文,解决好了的话在这个网络时代应该很有用。

开源代码地址也一并列出了,希望对研究开发相关方向的同学有帮助。

文本检测

利用条件空间扩展实现鲁棒弯曲文本检测

南洋理工大学、阿德莱德大学

Towards Robust Curve Text Detection With Conditional Spatial Expansion

Zichuan Liu, Guosheng Lin, Sheng Yang, Fayao Liu, Weisi Lin, Wang Ling Goh

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字符区域感知的文本检测,不仅利用字符本身特征还利用字符之间的关系。 在MSRA-TD500数据集上目前是最好的算法。

Clova AI Research, NAVER Corp

Character Region Awareness for Text Detection

Youngmin Baek, Bado Lee, Dongyoon Han, Sangdoo Yun, Hwalsuk Lee

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https://github.com/clovaai/CRAFT-pytorch

自适应文本区域表示,用于任意形状的场景文本检测,在5个文本检测数据集上都达到了state-ofthe-art。

三星中国研究院、中科院自动化所、中科院大学、韩国三星研究院

Arbitrary Shape Scene Text Detection With Adaptive Text Region Representation

Xiaobing Wang, Yingying Jiang, Zhenbo Luo, Cheng-Lin Liu, Hyunsoo Choi, Sungjin Kim

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形状感知嵌入学习用于场景文本检测

香港中文大学、约翰霍普金斯大学、腾讯优图实验室

Learning Shape-Aware Embedding for Scene Text Detection

Zhuotao Tian, Michelle Shu, Pengyuan Lyu, Ruiyu Li, Chao Zhou, Xiaoyong Shen, Jiaya Jia

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渐近扩展网络,用于形状鲁棒的文本检测

南京大学、同济大学、南京理工大学、Momenta、旷视科技

Shape Robust Text Detection With Progressive Scale Expansion Network

Wenhai Wang, Enze Xie, Xiang Li, Wenbo Hou, Tong Lu, Gang Yu, Shuai Shao

https://github.com/whai362/PSENet

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一种迭代的不断提精的高精度任意形状文本检测方法,在多个数据集达到了state-of-the-art。

百度、厦门大学

Look More Than Once: An Accurate Detector for Text of Arbitrary Shapes

Chengquan Zhang, Borong Liang, Zuming Huang, Mengyi En, Junyu Han, Errui Ding, Xinghao Ding

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提出场景文本检测结果度量的新协议,更加以有利于进一步识别为导向,更加注重检测结果的完整性(Completeness)、紧凑性(Compactness)、细腻度(Tightness-aware)

华南理工大学

Tightness-Aware Evaluation Protocol for Scene Text Detection

Yuliang Liu, Lianwen Jin, Zecheng Xie, Canjie Luo, Shuaitao Zhang, Lele Xie

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https://github.com/Yuliang-Liu/TIoU-metric

文本识别

提出一种聚合交叉熵损失函数,用于序列数据识别,可有效替换CTC+注意力机制,实现简单、计算快速、存储要求低、方便替换CTC。

华南理工大学

Aggregation Cross-Entropy for Sequence Recognition

Zecheng Xie, Yaoxiong Huang, Yuanzhi Zhu, Lianwen Jin, Yuliang Liu, Lele Xie

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https://github.com/summerlvsong/Aggregation-Cross-Entropy

数字文档中关键字检索的深度特征方法,高效、存储要求低。

NCSR “Demokritos”、希腊国立雅典理工大学、希腊约阿尼纳大学

An Alternative Deep Feature Approach to Line Level Keyword Spotting

George Retsinas, Georgios Louloudis, Nikolaos Stamatopoulos, Giorgos Sfikas, Basilis Gatos

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通过迭代的图像校正进行端到端的场景文本识别

南洋理工大学

ESIR: End-To-End Scene Text Recognition via Iterative Image Rectification

Fangneng Zhan, Shijian Lu

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https://github.com/fnzhan/ESIR

序列到序列的域适应网络,用于鲁棒文本图像识别

中科院自动化所、中科院大学、电子科技大学、浙江大学、阿凡题人工智能研究院

Sequence-To-Sequence Domain Adaptation Network for Robust Text Image Recognition

Yaping Zhang, Shuai Nie, Wenju Liu, Xing Xu, Dongxiang Zhang, Heng Tao Shen

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文本图像数据增广

空间融合GAN进行图像合成

结合几何与表面信息的空间融合生成对抗网络,用于图像合成,其中合成的文本图像改进了文本识别的训练

南洋理工大学、新加坡A*STAR

Spatial Fusion GAN for Image Synthesis

Fangneng Zhan, Hongyuan Zhu, Shijian Lu

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https://github.com/Sunshine352/SF-GAN

提出一种对抗特征变形模块(AFDM),用于训练数据匮乏的手写文本识别。

南洋理工大学、Institute of Engineering & Management, India、Jadavpur University, India、Indian Institute of Technology Roorkee, India

Handwriting Recognition in Low-Resource Scripts Using Adversarial Learning

Ayan Kumar Bhunia, Abhirup Das, Ankan Kumar Bhunia, Perla Sai Raj Kishore, Partha Pratim Roy

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https://github.com/AyanKumarBhunia/Handwriting_Recogition_using_Adversarial_Learning

文本风格迁移

文本特效(风格)迁移

北京大学

Typography with Decor: Intelligent Text Style Transfer

Wenjing Wang, Jiaying Liu, Shuai Yang, and Zongming Guo

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https://github.com/daooshee/Typography-with-Decor

基于样例的动态文本特效迁移

北京大学

DynTypo: Example-Based Dynamic Text Effects Transfer

Yifang Men, Zhouhui Lian, Yingmin Tang, Jianguo Xiao

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https://menyifang.github.io/projects/DynTypo/DynTypo.html

OCR + 视觉问答

图像内OCR文本识别 + 基于此更准确的视觉问答

Facebook、佐治亚理工学院

Towards VQA Models That Can Read

Amanpreet Singh, Vivek Natarajan, Meet Shah, Yu Jiang, Xinlei Chen, Dhruv Batra, Devi Parikh, Marcus Rohrbach

https://github.com/facebookresearch/pythia

签名鉴伪

反向鉴别网络,用于手写签名验证

西安交通大学

Inverse Discriminative Networks for Handwritten Signature Verification

Ping Wei, Huan Li, Ping Hu

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