基于深度卷积分割算法的场景文本检测器通过学习判别性分割阈值和设计全局信息增强特征金字塔网络，实现了对具有极端长宽比的文本实例的有效检测和自适应分割，为场景文本检测提供了最新的性能表现。

Jul, 2023

本论文提出了一种新的基于区域提案网络的方法来替换 Faster R-CNN 中的锚点机制，通过去除复杂的锚点设计，可以在大规模 COCO-Text 数据集上实现更高的召回率，并在 ICDAR-2017 MLT、ICDAR-2015 和 ICDAR-2013 文本检测基准测试中取得最先进的结果。

Apr, 2018

本文提出了一种高效准确的任意形状文本检测器 Pixel Aggregation Network (PAN)，它配备了低计算成本的分割头和可学习的后处理，其中分割头由 Feature Pyramid Enhancement Module (FPEM) 和 Feature Fusion Module (FFM) 组成。通过预测相似向量准确地聚合文本像素的像素聚合 (PA) 实现可学习后处理。同时，该方法在几个标准基准测试中取得了优异的表现。

Aug, 2019

该研究提出了一种名为 Mask TextSpotter v3 的新的场景文本识别算法，采用 Segmentation Proposal Network（SPN）代替 RPN，从而可以更准确和有效地识别和处理极端宽高比或不规则形状的文本实例，并且识别精度不会受到附近文本或背景噪声的干扰。在多个数据集上的实验中，该算法已实现最优性能。

Jul, 2020

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

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

提出了一对耦合模块，即 Character Anchoring Module（CAM）和 Anchor Pooling Module（APM），用于从二维空间中提取高级语义以形成特征序列并获得序列学习，通过此提出的模块，在不规则和不同角度场景中对文本进行了识别，并在 ICDAR 2015 数据集上超越了先前的最高分数。

Feb, 2020

本文提出了一个基于核心表示的端到端文本发现框架，可在自然场景中检测和识别任意形状的文本，并取得了竞争性的精度和高速度。

May, 2021

本文介绍了一种新的基于 anchor point 的 anchor-free 检测方法，提出了一种解决训练问题的简单而有效的训练策略，并开发了一种名为 Soft Anchor-Point Detector 的单阶段 anchor-free 检测器，超越了最近的最先进的 anchor-free 和 anchor-based 检测器。

Nov, 2019

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