CVPRMay, 2020

SEED: 场景文本识别的加强语义编码器 - 解码器框架

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TL;DR本研究提出了一种基于编码器 - 解码器框架的语义增强模型来识别低质量的场景文本，它使用显式的全局语义信息，并将现有的 ASTER 方法作为示例，实验证明了该模型对低质量文本图像更加鲁棒，并在多个基准数据集上取得了最先进的结果。
scene text recognitionencoder-decoder frameworkglobal semantic informationlow-quality scene textsstate-of-the-art results
发现论文，激发创造
  • 场景文本识别的表示和相关性增强的编码器 - 解码器框架

    本论文提出一种基于注意力的编码 - 解码框架，通过特征提取和融合，利用多头注意力加强了场景和文本特征空间的相关性，进而实现对文本识别领域不规则数据集的更好性能。

    Jun, 2021

  • SEE：半监督端到端场景文本识别

    本文提出了 SEE，一个用于自然场景文本检测和识别的半监督神经网络，它能够通过端到端的优化方式实现。相较于现有的多个深度神经网络和多个预处理步骤，SEE 提出了使用单一的深度神经网络的方案，该网络能够学习从自然图像中检测和识别文本，同时我们介绍了我们的新方法并在标准基准数据集上进行了一系列实验，证明了我们方案的可行性以及达到了与现有技术相比的竞争性结果。

    Dec, 2017

  • 端到端可训练的基于图像序列识别的神经网络及其在场景文本识别中的应用

    本文提出了一种新颖的神经网络架构，将特征提取、序列建模和转录集成到统一框架中，用于场景文本识别，相比现有算法其具有端到端训练，不需要一定的词典限制，更加适合实际应用等优点，在标准测试数据上展现出更好的性能。

    Jul, 2015

  • 带有语义指导的高效场景文本图像超分辨率

    本文提出了一种名为 SGENet 的高效框架，旨在满足资源有限平台上部署的实际需求，在场景文本图像超分辨率方面取得了出色的性能

    Mar, 2024

  • 实时场景文字检测的鲁棒性研究：从语义到实例表达学习

    通过引入辅助任务，利用全局稠密语义对比和自上而下建模来联合学习鲁棒特征，从而实现更强大的实时场景文本检测。

    Aug, 2023

  • 基于语义推理网络的准确场景文本识别

    提出了一个新的基于语义推理网络的端到端的可训练框架，用于场景文本识别，其中引入了全局语义推理模块来通过多向并行传输捕获全局语义内容，具有比基于循环神经网络方法更快的速度。该方法在包括正常文本、不规则文本和非拉丁长文本在内的 7 个公共基准上取得了最先进的结果，验证了其有效性和鲁棒性。

    Mar, 2020

  • 场景文本识别的视觉语义变换器

    本文提出了一种 Visual-Semantic Transformer 的模型，通过 Transformer 模块和视觉 - 语义对齐模块从视觉特征映射中提取出主要的语义信息，然后将语义信息和视觉特征序列组合成伪多域序列，进而通过交互模块增强视觉特征和语义信息之间的相互作用，从而实现文本识别。实验结果表明，该模型在包括正常 / 不规则文本识别数据集在内的七个公共基准上达到了最先进水平。

    Dec, 2021

  • IPAD：一种基于迭代、并行和扩散的场景文本识别网络

    提出了一种使用并行和迭代解码器，并采用易先原则解码策略的替代方案，将文本识别视为基于图像的条件文本生成任务，并采用离散扩散策略，确保双向上下文信息的穷举性探索。大量实验证明，该方法在基准数据集上取得了优越的结果，包括中英文文本图像。

    Dec, 2023

  • 联合视觉语义推理：多阶段文本识别解码器

    通过引入语义信息，该论文提出了一种基于多级多尺度注意力解码器的视觉 - 语义推理方法，使用以往的视觉特征进行预测并使用多级注意力进行精细化的预测，获得了比现有技术达到了更好的性能。

    Jul, 2021

  • 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