Jul, 2017

基于卷积递归神经网络的端到端文本定位

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 自然场景下端到端文本识别

    该研究提出了一种统一的网络，同时定位和识别文本，通过使用卷积特征和 $2$D 注意力模型实现对任意形状文本的鲁棒定位和识别，避免了中间过程，取得了包括正常及不规则文本在内的多个标准数据集的最佳表现。

    Jun, 2019

  • 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

  • 一种端到端的文本识别器：显式对齐与注意力机制

    该研究提出了一种简单有效的框架，可以同时处理文字检测和识别，其中利用了新颖的文本对齐层、字符空间信息作为显式监督和端到端可训练的模型。通过联合培训，该方法在两个数据集上实现了新的最先进检测性能和表现提高。

    Mar, 2018

  • 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

  • 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

  • 朝着无约束的端到端文本检测

    一项新的网络模型使用实例分割方法和注意力模型识别和提取曲线形状的文本内容，并使用多步光学字符识别引擎提高识别准确性，大幅度领先现有模型的准确性。

    Aug, 2019

  • 卷积神经网络实现准确、高效、无限制的文字识别

    文章提出了一种数据高效，端到端的神经网络模型用于通用的非受限文本识别，并通过在七个公共数据集上达到最优结果，表明了这种模型的通用性和优越性。

    Dec, 2018

  • 使用注意力卷积序列建模技术识别场景文本

    本文提出了基于注意力卷积网络的端到端场景文本识别方法，通过卷积神经网络 (CNN) 代替循环神经网络 (RNN) 来实现输入序列的上下文依赖关系的准确捕捉，提高了识别效率，并结合残余注意力模块进一步提高特征识别的准确性。该方法在多个数据集上验证结果显示了显著的性能优势。

    Sep, 2017

  • TextNet：端到端训练的网络，用于从图像中读取不规则文本

    提出了一种名为 TextNet 的端到端训练网络结构，能够同时从图像中定位和识别不规则文本，并通过设计的多任务损失函数实现端到端的文本定位和识别任务。实验结果显示，所提出的 TextNet 在标准基准上取得了最先进的性能，并且在不规则数据集上优于现有方法。

    Dec, 2018

  • OverFeat: 使用卷积网络集成识别、定位和检测

    本文提出了一个基于卷积网络进行分类、定位和检测的综合框架，展示了如何在 ConvNet 中高效实现多尺度和滑动窗口方法，并通过学习预测目标边界来实现定位，最后释放了我们最佳模型的特征提取器 OverFeat。

    Dec, 2013