Распознавание изогнутого текста

Эта статья находится в разработке!

Распознавание текста — важная задача машинного обучения, решение которой позволит получать огромное количество информации из окружающего мира без участия человека. Распознавание изогнутого текста, в частности, одна из проблем, лежащих на пути решения данной задачи.

Людей, работающих в данном направлении, для удобства условно будем называть "исследователями".

Вступление

В решении задачи распознавания текста двумя основными составляющими являются определение области текста и распознавание содержимого области. В сообществе исследователей выделяют три разных вида ориентации текста - horizontal, multi-oriented, curved (усл. горизонтальная, множественная, изогнутая). Очевидно, что правильность определения области текста напрямую влияет на качество работы распознающих моделей. Долгое время распознавание изогнутого текста казалось крайне сложной задачей - до тех пор, пока не появились способы весьма точно определять контуры объектов на изображениях ([см./например] Mask R-CNN). Использование методов сегментации изображения позволяет добиться хороших результатов на существующих датасетах.

Модели и датасеты

Датасеты, способствовавшие исследованиям в области распознавания изогнутого текста:

• TotalText
• SCUT-CTW1500

Модели, показывающие хорошие результаты, независимо от ориентации текста:

• TextFuseNet
• CharNet H-88
• TextCohesion
• SA-Text
• PAN-640
• DB-ResNet50
• CRAFT
• SPCNET
• FTSN
• TextFilled
• TextSnake
• Mask TextSpotter
• CTD+TLOC (?)
• PAN
• PSENet
• SLPR