[ca] El reconeixement de text en escena (STR per les seves sigles en anglès) és un subcamp de la visió per computador que s'encarrega de localitzar i reconèixer text en imatges naturals. Degut a la gran quantitat d'informació semàntica que el text pot proporcionar a tasques de més alt nivell, ha atret una gran quantitat de recerca, el qual s'ha traduït en grans salts de rendiment. Gran part de l'èxit aconseguit és gràcies als avenços del deep learning (aprenentatge profund), que ha permès ampliar les capacitats dels models d'STR. Tot i això, aquests models enfoquen aquesta tasca des d'un punt de vista totalment genèric, on tot el text es tracta de la mateixa manera i ignorant el context semàntic. En aquesta tesi identifiquem i estudiem dues principals mancances que són fruit d'aquest comportament genèric. La primera és la dependència en el vocabulari après per la part del reconeixement de la xarxa, la qual cosa pot degradar els resultats en paraules o construccions morfològiques que mai s'han vist. La segona té a veure amb la granularitat de la detecció, que definim com els límits que s'estableixen per separar el text en instàncies individuals. La majoria de models estableixen aquest límit a nivell de paraula. Si el nostre objectiu és trobar expressions de text que contenen espais o es troben en diverses línies, un model genèric les separarà en diferents instàncies. Primer, estudiem el fenomen de dependència en el vocabulari creant l'Out-of-Vocabulary (fora de vocabulari) challenge, una nova plataforma d'avaluació de models que pot distingir entre el rendiment en paraules que els models han vist abans i les que no. Fent servir aquesta plataforma, es va organitzar una competició on els participants van haver d'entrenar els seus models tenint en compte que s'avaluarien en fent servir aquesta distinció. L'avaluació del resultat dels participants ens va permetre mesurar l'impacte de memoritzar les paraules del conjunt d'entrenament. Més endavant, introduïm la tasca de Structured Scene-Text Spotting (extracció de text estructurat en escena), una nova tasca on els models han de localitzar el text de la imatge que segueix una regex (expressió regular) concreta. També introduïm un nou conjunt de dades d'avaluació, l'Structured Scene-Text Spotting Test, que conté diverses classes de text que segueixen expressions regulars. Aquest text no pertany a cap vocabulari en concret, pot contenir espais i estar dividit en diferents línies, cosa que ens permet avaluar les dues principals mancances dels models genèrics d'STR. Com a alternativa a aquests models, proposem fer servir aquesta regex directament dins de la xarxa, on es guia el procés de localització cap al text que estem buscant, mentre que la resta és ignorat. Demostrem que els dos models que proposem, l'STEP i l'STEPup, obtenen millors resultats que les xarxes genèriques.

[en] Scene-Text Recognition (STR) is a sub-field of computer vision that tackles the problem of text localization and recognition in natural images. Since scene-text provides crucial semantic information for high-level tasks, continued research interest has resulted in great leaps in performance. Much of this success is thanks to the surge of deep learning, which has significantly pushed the capabilities of STR models. However, these models adopt a purely generic approach toward text extraction, where all text is treated indistinctively and the possible semantics of the textual content are ignored. We identify and study two main disadvantages which are the consequence of this generic nature. The first one is the reliance on vocabulary priors by the recognition step, which can degrade recognition performance on unseen words and morphological constructions. The second one is related to the \textit{detection granularity}, which we define as the boundary at which the network separates text into individual instances. Most networks establish this localization boundary at word level. If our downstream application requires textual expressions that feature spaces or line breaks, generic STR detectors will split it into different instances. First, we study the phenomenon of vocabulary reliance with the creation of the Out-of-Vocabulary challenge, a novel STR benchmark that distinguishes between performance on seen and unseen vocabulary. Using this benchmark, we organized a competition where participants had to train their models for both in and out-of-vocabulary performance. The evaluation of the participant's models and our baselines allowed us to assess the impact of language reliance on STR. Then, we introduce the task of Structured Scene-Text Spotting, a novel task where STR models have to spot the text instances that match a given regular expression (regex). We also introduce the Structured Scene-Text Spotting Test dataset, which contains many classes of text that follow regular expressions. These instances are not found in any vocabulary and contain spaces and multi-line text, which allows us to probe our two main concerns of generic STR. As opposed to these generic models, we propose leveraging the given regex directly in the spotting pipeline, guiding the detection and recognition to directly spot the target text, while ignoring the rest. We show how our two proposed approaches STEP and STEPup, obtain better end-to-end results than the generic STR beaselines.