DEFUSE: Deep Fused End-to-End Video Text Detection and Recognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Detecting and recognizing text in natural scene videos and images has brought more attention to computer vision researchers due to applications like robotic navigation and traffic sign detection. In addition, Optical Character Recognition (OCR) technology is applied to detect and recognize text on the license plate. It will be used in various commercial applications such as finding stolen cars, calculating parking fees, invoicing tolls, or controlling access to safety zones and aids in detecting fraud and secure data transactions in the banking industry. Much effort is required when scene text videos are in low contrast and motion blur with arbitrary orientations. Presently, text detection and recognition approaches are limited to static images like horizontal or approximately horizontal text. Detecting and recognizing text in videos with data dynamicity is more challenging because of the presence of multiple blurs caused by defocusing, motion, illumination changes, arbitrarily shaped, and occlusion. Thus, we proposed a combined DeepEAST (Deep Efficient and Accurate Scene Text Detector) and Keras OCR model to overcome these challenges in the proffered DEFUSE (Deep Fused) work. This two-combined technique detects the text regions and then deciphers the result into a machine-readable format. The proposed method has experimented with three different video datasets such as ICDAR 2015, Road Text 1K, and own video Datasets. Our results proved to be more effective with precision, recall, and F1-Score.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle