Sep, 2019

ICDAR2019 关于任意形状文本的鲁棒性阅读挑战（RRC-ArT）

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TL;DR本文报道了 ICDAR2019 关于任意形状文本 (RRC-ArT) 的鲁棒性阅读挑战，重点包括场景文本检测、场景文本识别、场景文本识别，并介绍了该挑战的数据集、任务描述、评估指标和参与者方法。
发现论文，激发创造
  • ICDAR2019 多语言场景文本检测和识别鲁棒性挑战 —RRC-MLT-2019

    本文介绍了基于 RRC-MLT-2017 的文本检测和识别竞赛，该竞赛包含一个新的端到端任务、一个现实图像数据集中的额外语言，一个大规模的多语言合成数据集以辅助训练，并提出了一个基线端到端识别方法。该竞赛总共收到了来自研究和工业界的 60 份提交，本文展示了该竞赛的数据集、任务和发现结果。

    Jul, 2019

  • ICDAR 2015 野外文本阅读竞赛

    该技术报告介绍了 ICDAR 2015 年 TRW2015 竞赛的最终结果，该竞赛旨在为设计用于中英文脚本的检测和识别算法提供基准，并为社区的研究人员提供一个游戏场。本文详细描述了数据集，任务，评估协议和参与者，报告了参与方法的性能，并讨论了未来研究的有前途的方向。

    Jun, 2015

  • ICDAR 2015 鲁棒阅读竞赛挑战 4 中的非正式场景文本理解最近的进展

    本研究报告介绍了我们针对 ICDAR 2015 Robust Reading Competition Challenge 4 中的场景文本探测和识别问题的策略，以及与该领域之前的研究成果进行比较的方法。

    Nov, 2015

  • ICDAR 2019 标牌中文文字鲁棒性识别挑战赛

    ICDAR2019-ReCTS 竞赛的最终结果已经公布，比赛以街景中的中文招牌为研究对象，共设置了四个任务，评估时采用了多个真值的评估方法，旨在解决中文文本的模糊性问题。

    Dec, 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

  • 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

  • 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

  • 密集文本与小文本视频文本阅读比赛 (ICDAR 2023)

    本文描述了一项视频文本阅读基准（DSText），该基准专注于视频中具有挑战性的密集和小文本的阅读挑战，包括文本检测、跟踪和识别。

    Apr, 2023

  • ICDAR 2019 场景文本视觉问答竞赛

    本文介绍了 ICDAR 2019 场景文本视觉问答比赛 (ST-VQA) 的最终结果和新数据集，包括 23038 张图像和 31791 个文本实例答案，涵盖广泛的情景。该竞赛共有 3 个递增的任务，需要理解场景中的文本并回答问题。提出了一种新的评估度量标准，旨在评估文本识别和图像理解两种关键能力。结果分析提供了 VQA 系统当前的能力洞见。此数据集标志着使用场景文本实现全面图像理解的更强大、更通用的模型的重要里程碑。

    Jun, 2019

  • 面向任意形状场景文本的大规模端到端推理

    本文利用收集在 TextVQA 数据集的真实图像上的 900K 个文本单词，提出了任意形状的场景文本​​检测和识别系统 TextOCR，使用该系统训练的 OCR 模型 PixelM4C 在图像上进行场景文本​​推理，以达到新的 TextVQA 数据集上的最新性能水平。

    May, 2021