May, 2016

DeepText: 自然图像文本提议生成和文本检测的统一框架

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TL;DR本文提出了一种名为 DeepText 的新型文本区域提案生成和文本检测的统一框架，通过卷积神经网络（CNN）实现。通过 Inception-RPN 提出区域提案，引入 ATC 信息和 MLRP 实现文本和非文本分类和准确定位，最终通过迭代边界框投票和筛选算法获得高的召回率。该方法在 ICDAR 2011 和 2013 的检测基准测试中取得了 F-measure 为 0.83 和 0.85 的优异结果，超过了以前的最新研究成果。
发现论文，激发创造
  • 使用卷积神经网络从自然场景中读取文本

    本研究介绍了一种基于卷积神经网络的端到端文本识别、图像检索系统，使用了一些新颖的深度学习技术实现文本定位、识别、筛选和排序，在多个基准测试数据集上获得了最先进的性能表现，并应用于新闻视频检索中。

    Dec, 2014

  • 使用连接文本建议网络检测自然图像中的文本

    本文提出了一种新型的 Connectionist Text Proposal Network，它能够准确地定位自然图像中的文本行，采用纵向锚点机制、卷积神经网络和循环神经网络，可以探索图像的丰富上下文信息，在 ICDAR 2013 和 2015 两个基准测试中实现了 0.88 和 0.61 的超高分数。

    Sep, 2016

  • 基于文本注意力的卷积神经网络用于场景文本检测

    本文提出了一种基于卷积神经网络的文本 - 卷积神经网络 (Text-CNN) 用于场景文本检测的系统，并通过多层和丰富的监督信息，包括文本区域掩模、字符标签和二分类文本 / 非文本信息来训练 Text-CNN 以提高其判别效能和鲁棒性。最终，该方法在 ICDAR 2013 数据集上取得了很好的效果。

    Oct, 2015

  • 基于全卷积网络的多方向文本检测

    该研究提出了一种使用全卷积神经网络对自然图像中的文本进行检测的新方法，通过综合考虑本地和全局线索，以分层的方式定位文本线。通过组合显著地图和字符组件来估计文本行假设，并使用另一个卷积神经网络分类器预测每个字符的质心，以去除误判。该方法适用于处理多个方向、语言和字体的文本。在三个文本检测基准测试 MSRA-TD500、ICDAR2015 和 ICDAR2013 的性能方面，该方法实现了最先进的性能。

    Apr, 2016

  • 级联卷积文本网络在自然图像中实现精确文本定位

    本文介绍了一种新的自上而下的场景文本检测流程，提出了一种新颖的级联卷积文本网络（CCTN），利用其将前一个基于字符的检测转化为直接的文本区域估计，避免了多个自下而上的后处理步骤，并展现了其强大的鲁棒性和判别能力。

    Mar, 2016

  • 深层匹配先验网络：朝向更紧凑的多向文本检测

    本文提出了一种基于卷积神经网络的新方法 Deep Matching Prior Network，通过使用四边形滑动窗口和快速计算多边形区域的共享蒙特卡罗方法来检测具有更紧致四边形的场景文本。本方法的性能在公共场景文本数据集上进行了评估，表现出比现有的 state-of-the-art 方法更好的 F-measure 值。

    Mar, 2017

  • 基于卷积递归神经网络的端到端文本定位

    该论文提出了一种基于卷积循环神经网络的统一网络，该网络可以同时定位和识别文本，通过端到端训练，提高了性能，在多个基准数据集上取得了竞争性的表现。

    Jul, 2017

  • 具有区域注意力的单 Shot 文本检测器

    本研究提出了一种新颖的单步文字检测器，该检测器直接在自然图像中输出单词级别的边界框。通过自动学习的注意力映射，我们提出了一种注意机制，粗略地识别文本区域。此外，我们还开发了分层 Inception 模块，可以有效地聚合多尺度 Inception 特征，从而使该检测器能够可靠地在单尺度图像上处理多尺度和多方向文本。我们的文本检测器在 ICDAR 2015 基准测试中取得了 77％的 F-measure，超越了先前研究的最新成果。

    Sep, 2017

  • 自然图像中文本定位的合成数据

    介绍了一种新的自然图像中文本检测方法，它包括使用合成图像训练 Fully-Convolutional Regression Network (FCRN) 以高效执行所有位置和多个尺度的文本检测和边框回归，并且可以在 GPU 上处理 15 张图像 / 秒。

    Apr, 2016

  • IncepText: 一种新的具有可变形 PSROI 池化的 Inception-Text 模块，用于多方位场景文本检测

    从实例感知的角度出发，我们提出了一种新的端到端场景文本检测器 IncepText，利用 Inception-Text 模块和可变形 PSROI 池化处理多方向文本区域，实现在 ICDAR2015，RCTW-17 和 MSRA-TD500 数据集上取得了最先进性能的结果，并将其作为 OCR 产品开源。

    May, 2018