Deep TextSpotter: An End-to-End Trainable Scene Text Localization and Recognition Framework

Deep TextSpotter是一个端到端训练的场景文本定位和识别框架,它在ICDAR 2013和ICDAR 2015数据集上达到了最先进的准确率,并且速度提高了10倍,达到10 fps。该模型通过扩展YoloV2架构进行文本检测和识别,解决了传统检测和识别模型分开的问题。模型在训练阶段使用SynthText和Synthetic Word数据集预训练,然后在ICDAR 2013和2015训练集上联合训练3个周期。尽管在模糊、垂直和小文本上的表现有待提高,但实验结果显示,该方法可以扩展用于文本检测和识别,联合训练效果更优。

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                              Deep TextSpotter: An End-to-End Trainable Scene Text Localization and Recognition Framework

 

结果:state-of-the-art accuracy in the end-to-end text recognition on two standard datasets – ICDAR 2013 and ICDAR 2015,并且速度快了10倍,达到10 fps.

目前存在的问题:之前普遍是把检测模型和单独的识别模型连接在一起。

本模型:检测和识别在单一学习框架训练。本文展示了可以通过先进的目标检测算法经过拓展之后用于文本检测和识别。

很多文本检测方法是基于一般的目标检测方法然后拓展而来的。

we use YOLOv2 architecture [22] for its lower complexity, we use the bilinear sampling to produce tensors of variable width to deal with character sequence recognition and we employ a different (and significantly faster) classification stage.

使用YOLOv2的原因:YOLOv2更精确,并且比标准的VGG-16 architecture的复杂度低很多。场景图像中的文本可能很小,所以分辨率要高才行,否则很多小的不可读。

本文移除了YOLOv2的全连接层。模型最终的大小是W/32× H/32×1024。

与Faster

### Centaur 的端到端自动驾驶技术及其测试时训练方法 #### 技术概述 Centaur 的端到端(end-to-end)自动驾驶技术是一种基于深度学习的框架,旨在通过单一神经网络模型实现从传感器输入到车辆控制输出的映射。这种方法减少了传统模块化架构中的复杂性和潜在误差传播问题[^1]。 在实际应用中,这种技术依赖于大量真实世界数据集来捕捉驾驶环境的各种变化因素,例如天气条件、道路状况和其他交通参与者的行为模式等。为了提高系统的鲁棒性,在设计阶段特别注重增强其应对未知场景的能力[^2]。 #### 测试时间训练 (Test-Time Training, TTT) 对于 Centaur 所采用的测试时间训练策略而言,这是一种动态调整机制,允许模型即使是在部署之后仍然能够持续改进性能表现而无需重新收集大规模标注样本集合或者返回实验室进行全面再训练过程[^3]。 具体来说,当遇到未曾见过的新情况时,系统会利用当前时刻获取的信息在线微调内部参数设置从而更好地适应即时需求;与此同时保持原有知识不被遗忘以便维持整体稳定性与可靠性水平不变甚至有所提升[^4]。 以下是该算法的一个简化版本伪代码表示: ```python def test_time_training(model, input_data): prediction = model.predict(input_data) # 初始预测 loss_function = define_loss() # 定义损失函数 optimizer = configure_optimizer() # 配置优化器 with GradientTape() as tape: updated_prediction = model(input_data, training=True) loss_value = loss_function(updated_prediction) gradients = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) return updated_prediction ``` 此段程序展示了如何在一个典型的前向传递过程中加入梯度计算环节,并据此更新权重值以达到自适应目的[^5]。 #### 提升鲁棒性的措施 除了上述提到的技术手段外,还有其他几种途径可以进一步加强系统的抗干扰能力: - 数据增广(Data Augmentation): 对原始图像施加随机变换操作如旋转、缩放和平移等模拟更多可能发生的实际情况; - 不确定估计(Uncertainty Estimation): 让网络不仅给出最终决策还附加相应的可信程度评估指标帮助判断何时应该采取保守行动而非贸然行事; - 多模态融合(Multi-modal Fusion): 结合来自不同类型的感知设备所提供的互补信息共同决定下一步动作方向[^6]。 ---
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