238
правок
Изменения
→Архитектура
=== TotalText (2017) ===
Предшествующие TotalText'у наборы данных [[:Известные_наборы_данных|ICDAR]]'03<ref name="icdar03">[http://www.iapr-tc11.org/mediawiki/index.php/ICDAR_2003_Robust_Reading_Competitions S.M. Lucas et al, "ICDAR 2003 Robust Reading Competition"]</ref>, '11<ref name="icdar11">[http://www.cvc.uab.es/icdar2011competition/images/Report_RobustReading_Challenge1_final.pdf D. Karatzas, S. Robles Mestre, J. Mas, F. Nourbakhsh, P. Pratim Roy, "ICDAR 2011 Robust Reading Competition"]</ref>, '13<ref name="icdar13">[http://dagdata.cvc.uab.es/icdar2013competition/ D. Karatzas, F. Shafait, S. Uchida, M. Iwamura, L. Gomez, S. Robles, J. Mas, D. Fernandez, J. Almazan, L.P. de las Heras, "ICDAR 2013 Robust Reading Competition"]</ref> и MSRA-TD500<ref name="msra">[http://www.iapr-tc11.org/dataset/MSRA-TD500/Detecting_Texts_of_Arbitrary_Orientations_in_Natural_Images.pdf C. Yao, X. Bai, W. Liu, Y. Ma and Z. Tu, "Detecting Texts of Arbitrary Orientations in Natural Images"]</ref> сыграли значимую роль в начале исследований в области распознавания текста. У наборов данных [[:Известные_наборы_данных|ICDAR]]<ref name="icdar03"/><ref name="icdar11"/><ref name="icdar13"/><ref name="icdar15"/> тексты встречались в единственной ориентации {{---}} горизонтальной, и на этом предположении были основаны многие ранние модели. Границы текста они определяли как прямоугольник. Это ограничивало возможности распознавания, и для привлечения внимания исследователей к этой проблеме в 2012 году был представлен набор данныхMSRAданных MSRA-TD500<ref name="msra"/>, включавший в себя большое количество изображений с множественной ориентацией текста (от горизонтальной отличается тем, что область с текстом находится под наклоном или/и в перспективе). Модели были усовершенствованы, и теперь определяли границы как произвольных форм четырёхугольники. Текст же изогнутой формы, несмотря на частоту появления в реальном окружении, практически не появлялся в наборах данных (искл. [[:Известные_наборы_данных|COCO-text]]<ref name="coco">[https://arxiv.org/pdf/1601.07140.pdf A. Veit, T. Matera, L. Neumann, J. Matas, S. Belongie, "COCO-Text: Dataset and Benchmark for Text Detection and Recognition in Natural Images"]</ref> и CUTE80<ref name="cute">[http://cs-chan.com/doc/ESWA_2014A.pdf A. Risnumawan, P. Shivakumara, C.S. Chan and C.L. Tan, "A Robust Arbitrary Text Detection System for Natural Scene Images"]</ref>, но они не привлекли особого внимания к проблеме). Поэтому справиться с произвольной формой текста многие модели попросту не могли.
Для привлечения внимания к этой проблеме в 2017 году был представлен набор данных TotalText, состоящий из 1555 изображений с текстом различной ориентации и содержащий в целом 9330 слов. Отличительной особенностью TotalText является ''эталон'' области (или же границ) текста. Так, в [[:Известные_наборы_данных|COCO-text]]<ref name="coco"/> эталоном области текста являлся горизонтально ориентированный прямоугольник, а вот в TotalText это был многоугольник, состоящий из множества полигонов.
[[Файл:Esir arch.png|800px|thumb|left|Рисунок 10 {{---}} [https://arxiv.org/pdf/1812.05824.pdf Iterative Rectification Network]]]
<br clear=all>
*Recognition Network (сеть распознавания). Используется [[:Рекуррентные_нейронные_сети#Seq-2-seq_.D1.81.D0.B5.D1.82.D0.B8|sequence-to-sequence ]] модель с механизмом внимания. Система состоит из кодера и декодера. В кодировщик поступает выпрямленное изображение текста размером 32x100 пикселей. Используется 53-слойная ResNet<ref name="resnet"/> для извлечения признаков, за ResNet следует два слоя двунаправленной [[:Долгая_краткосрочная_память|LSTM]]. Декодер использует LuongAttention<ref name="luong">[https://arxiv.org/pdf/1508.04025.pdf Minh-Thang Luong, Hieu Pham, and Christopher D. Manning, "Effective approaches to attention-based neural machine translation" (2015)]</ref> механизм. На этапе вывода используется поиск луча (beam search).
==== Точность ====
