초록
전통적인 텍스트 검출 방법은 대부분 사각형 텍스트에 초점을 맞추고 있습니다. 본 연구에서는 자연 환경에서 임의 형태의 텍스트를 검출하기 위해 슬라이딩 라인 포인트 회귀(SLPR, Sliding Line Point Regression)라는 새로운 방법을 제안합니다. SLPR는 텍스트 라인의 가장자리에 여러 점을 회귀시키고, 이 점들을 이용하여 텍스트의 윤곽을 그립니다. 제안된 SLPR는 Faster R-CNN 및 R-FCN과 같은 다양한 객체 검출 아키텍처에 적용할 수 있습니다. 구체적으로, 먼저 지역 제안 네트워크(RPN, Region Proposal Network)를 사용하여 텍스트를 포함하는 가장 작은 직사각형 박스를 생성한 후, 수직 및 수평으로 슬라이딩하는 선을 이용하여 텍스트 가장자리의 점들을 등거리로 회귀시킵니다. 정보 활용을 극대화하고 중복성을 줄이기 위해, 우리는 직사각형 박스 위치를 기반으로 대상 점의 x좌표 또는 y좌표를 계산하고, 나머지 y좌표 또는 x좌표만 회귀시킵니다. 이를 통해 시스템의 매개변수를 줄일 뿐 아니라 더 규칙적인 다각형을 생성하는 점들을 제약할 수 있습니다. 우리의 접근 방식은 전통적인 ICDAR2015 우발적 장면 텍스트 벤치마크와 곡선 텍스트 검출 데이터셋 CTW1500에서 경쟁력 있는 결과를 달성하였습니다.