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

该论文提出了一种利用文本边框的角点定位和定位相对位置的文本区域分割方法，结合了一般性物体检测和文本区域分割的优点，避免了它们的缺点，并在 ICDAR2013，ICDAR2015，MSRA-TD500，MLT 和 COCO-Text 上进行了实验，得出了比以前更好或相当的结果。

Feb, 2018

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

本研究提出了一种简单而强大的场景文本检测流程，该流程可以直接预测全图中任意方向和四边形形状的单词或文本行，消除了不必要的中间步骤（例如候选聚合和单词划分），只需要一个神经网络进行操作，大大提升了检测的准确性和效率。

Apr, 2017

提出了一种使用神经网络 2 来检测场景文本的新方法，在字符级别推断文本区域，采用新的关联表示法来估算字符背景。通过使用合成图像的给定字符级别注释和学习的中间模型获得的真实图像的估计字符级别地面真实性，也解决了缺少单独字符级别注释的问题，在 6 个基准测试上广泛的实验中，包括在自然图像中包含高度曲线文本，如 TotalText 和 CTW-1500 数据集，证明了我们的字符级文本检测比最先进的探测器显着优越。根据结果，我们的方法保证了在检测复杂的场景文本图像（如任意定向，曲线或变形文本）方面具有高度的灵活性。

Apr, 2019

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

我们提出了一种多语言文本检测模型，通过引入 SFM Swin Transformer 特征提取网络、AS-HRFPN 特征融合网络和全局语义分割分支，改进了对自然场景中多语言文本的检测准确性和难度，实验结果表明该算法 F-measure 值为 85.02%，比基准模型高出 4.71%。

Dec, 2023

本文提出了一种基于卷积特征映射中的字符模型的场景文本识别方法，可以避免基于分割的识别方法中的字符分割困难，并且可以识别未知单词，与现有方法相比具有相对较小的模型大小和优秀的性能表现。

Sep, 2017

本文提出了一种新的多方位场景文本检测的模型，将多级特征融合到特征提取中，将文本实例一起检测和分割，该方法有效地结合了语义分割和基于区域提议的目标检测任务，实现了在多方位场景文本检测基准测试 ICDAR2015 Incidental Scene Text 和 MSRA-TD500 上的超越，达到了分别 84.1% 和 82.0% 的 Hmean 值。

Sep, 2017

本文提出了一种准确和鲁棒性较高的文本检测方法，通过设计快速有效的剪枝算法，使用最小化正则化变化策略来提取极值区域，然后通过单链接聚类算法将字符候选分组为文本候选，在使用一种自学习距离度量算法自动学习距离权重和聚类算法的阈值来识别文本候选，并使用字符分类器估计相应的文本候选的后验概率来消除具有高概率的非文本文本候选，并最终识别出文本。通过实验结果证明，该方法的检测效果优于其他竞争方法。

Jan, 2013