MMAug, 2020

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

PDF
TL;DR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。
arbitrary-shaped text detectiongeometric modelingparameter learningunified representationscontent loss
发现论文，激发创造
  • ContourNet: 迈向准确任意形状场景文本检测的更远一步

    该论文提出了一种名为 ContourNet 的算法来解决场景文本检测中出现的误检和规模变化困难的问题，并通过 Adaptive Region Proposal Network 和 Local Orthogonal Texture-aware Module 两个模块达到了更为准确的任意形状文本检测。

    Apr, 2020

  • 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

  • CT-Net: 通过轮廓变换器进行任意形状文本检测

    通过渐进式轮廓回归及轮廓变换器，我们提出了一种名为 CT-Net 的新型任意形状场景文本检测框架，以解决前端轮廓初始化不准确、多阶段误差累积或局部信息聚合不足的限制，并通过大量实验验证了其在准确性和效率方面超越了现有方法。

    Jul, 2023

  • 只需边界：面向任意形状的文本识别

    该论文提出了一个基于端到端文本检测的点定位方法，通过定位文本边界上的一组点，建立了一种简单而有效的方案，可读取任意形状的文本，并在 ICDAR2015，TotalText 和 COCO-Text 三个数据集上展开实验，实验结果表明，该方法在场景文本检测和端到端文本识别任务上均超过了现有技术水平。

    Nov, 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

  • 低秩逼近网络高效准确的场景文字检测

    提出了一种名为 LRANet 的文本检测器，该方法基于双重匹配方案用于正样本，利用低秩近似的文本轮廓表示方法来处理不规则形状文本，提高速度与准确性，并在三个数据集上展示了该方法的比较优越性。

    Jun, 2023

  • Text Perceptron: 面向端到端任意形状文本检测

    本文提出了一种名为 Text Perceptron 的端到端可训练文本检测方法，利用基于分割的高效检测器和新颖的形状变换模块，实现了文本检测和识别部分的全局优化，取得了在多个基准测试数据集上的优异性能表现。

    Feb, 2020

  • 自适应边界建议网络用于任意形状文本检测

    该文提出一种基于神经网络的边界生成方法，能够直接生成准确的任意形状文本边界而无需后处理，实验表明该方法在公开数据集上取得了良好的效果。

    Jul, 2021

  • 傅立叶轮廓嵌入在任意形状文本检测中的应用

    该研究论文提出了一种称为 Fourier Contour Embedding (FCE) 方法，通过傅里叶变换将任意形状的文本轮廓表示为紧凑的签名，并构建 FCENet 模型进行文本检测，实验结果表明其准确度和鲁棒性均较高。

    Apr, 2021

  • 具有几何先验的变形鲁棒文本识别

    通过构建具有形状变形和字体多样性的中国艺术数据集，提出了一种变形鲁棒的文本定位方法 (DR TextSpotter)，该方法利用几何先验模块和图卷积网络融合字符特征和标记特征，并进行语义推理以增强对不同字符的区分，实验证明了该方法的有效性。

    Aug, 2023