Apr, 2016

基于 CNN 的带有合成数据引擎的场景中文文本识别算法

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TL;DR本文提出了一种基于卷积神经网络的中文文本识别算法，并设计了一种合成数据引擎，用于生成代表性的中文场景字符图像来扩大数据集。通过对中文文本识别 CNN 架构进行修改，本算法在两个中文文本数据集上得到了更好的识别精度为基准方法。
发现论文，激发创造
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    Jun, 2014

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    Sep, 2017

  • 自然场景下的中文识别

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    Apr, 2016

  • 端到端可训练的基于图像序列识别的神经网络及其在场景文本识别中的应用

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    Jul, 2015

  • 走向场景文本的场景文本翻译

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    Jul, 2018

  • 低资源语言的弱监督场景文本生成

    本文提出了一种基于弱监督学习的场景文本生成方法，通过跨语言生成，将场景文本图片的内容和样式特征分离，并引入整合式注意力模块和预先训练的字体分类器以保证生成图片的完整内容结构以及填补不同语言文本风格之间的差距，实验结果显示，该方法显著提高了场景文本识别精度。

    Jun, 2023

  • 从二维视角进行场景文本识别

    采用二维视角，提出了基于字符注意力全卷积网络的场景文本识别算法，该算法在语义分割网络中采用了字符注意机制和词形成模块，在不失精度的情况下更具有鲁棒性。

    Sep, 2018

  • 基准测试中文文本识别：数据集，基线和实证研究

    本文填补了中文文本识别领域的数据集缺失和统一的评测标准，提出了搜集四大类中文文本数据集的方法，为各类应用场景提供基准，并探究了基于偏旁部首的辅助方法对中文识别性能的提升。

    Dec, 2021