Dec, 2018

学习用于不规则场景文本检测的深度方向场

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TL;DR本文基于深度学习提出了一种名为 TextField 的新型文本检测器，通过学习每个文本点指向离其最近文本边界的方向向量进行检测，克服了目前普通文本检测器在检测曲线文本时的限制，其在多个数据集上表现非常优越。
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发现论文，激发创造
  • Total-Text: 一份全面的用于场景文本检测和识别的数据集

    该研究论文主要介绍了一个新的数据集 Total-Text，该数据集包括水平、多向和曲线方向的文本，旨在填补现有文本数据集对于曲线文字方向的空缺，并对该数据集进行了基于 DeconvNet 的曲线文字检测方法的评估。

    Oct, 2017

  • 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

  • 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

  • 自适应文本区域表示的任意形状场景文本检测

    提出了使用适应性文本区域表示的鲁棒场景文本检测方法，利用文本区域提案网络提取文本提案，再通过细化网络对提案进行验证和优化。实验结果在五个基准上表明，这种方法在场景文本检测方面达到了最先进水平。

    May, 2019

  • 重新思考不规则场景文本识别

    本文介绍了基于矩形化的文字识别方法的一些技巧，使其在曲线文本数据集上表现出色，并在 ICDAR 2019 任意形状文本挑战中获得了较高的准确性。

    Aug, 2019

  • 基于 Transformer 的场景文本识别

    本论文提出了一种基于 transformer 的简单但极其有效的场景文本识别方法，只需要空间注意力而不需要矫正图像，仅使用卷积特征图作为单词嵌入输入到 transformer 中，并在大规模实验中取得了显著的优越性能。

    Mar, 2020

  • TextSnake：一种灵活的文本表示方式，用于检测任意形状的文本

    该论文提出了一种能够有效表示包括水平的，有方向的和有曲率的文本实例的文本表示方法 TextSnake，并使用基于 TextSnake 的文本检测器，在多个数据集上取得了最先进的性能表现，特别是在曲线文本上。

    Jul, 2018

  • 基于角点定位和区域分割的多方向场景文本检测

    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

  • EAST: 一种高效准确的场景文本检测器

    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

  • TextRay: 基于轮廓的几何模型在任意形状场景文本检测中的应用

    该研究提出了一种名为 TextRay 的任意形状文本检测方法，采用一次性无锚点框架中的自顶向下轮廓基准几何建模和几何参数学习，能够将复杂的几何布局编码为统一的表示，并输出仅经过一个 NMS 后处理的简单多边形检测。

    Aug, 2020