CVPRApr, 2021

MOST: 一种用于多方向场景文本检测的本地化精炼方法

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TL;DR本研究提出了一种用于场景文本检测的新算法，其中提出了一组策略来显着提高文本定位的质量。具体而言，提出了一种文本特征对齐模块（TFAM），用于根据初始原始检测动态调整特征的感受域；设计了一种位置感知非极大值抑制模块（PA-NMS）来选择性地集中于可靠的原始检测，排除不可靠的检测，此外还提出了一种实例 IoU 损失来平衡针对不同比例的文本实例的训练。通过广泛的消融研究，证明了所提出策略的有效性和优越性。最终，将这些策略与业内领先的场景文本检测器 EAST 集成，实现了在保持快速运行速度的同时，达到了各种标准文本检测基准上的最新或有竞争力的性能。
scene text detectiontext feature alignment moduleposition-aware non-maximum suppressioninstance-wise iou losseast
发现论文，激发创造
  • 多语言自然场景文本检测算法研究

    我们提出了一种多语言文本检测模型，通过引入 SFM Swin Transformer 特征提取网络、AS-HRFPN 特征融合网络和全局语义分割分支，改进了对自然场景中多语言文本的检测准确性和难度，实验结果表明该算法 F-measure 值为 85.02%，比基准模型高出 4.71%。

    Dec, 2023

  • 用于多方向场景文本检测的融合文本分割网络

    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

  • 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

  • 特征增强网络：一种精制的场景文本检测器

    本文提出了一种经过改进的场景文本检测器，它包含一个新颖的特征增强网络（FEN）和适应性加权的定位敏感 RoI 池层，以提高对小型场景文本的检测精度，同时，也提出了一种有效的样本平衡策略来训练我们的网络，并在 ICDAR 2011 和 2013 鲁棒文本检测基准测试中得到了最先进的结果。

    Nov, 2017

  • 少胜于全：场景文本检测的特征采样和分组

    本文提出了一种简单而有效的基于变压器的场景文本检测模型，该模型通过选取几个代表性特征进行文本检测，借助变压器模型建模其特征之间的关系，实现将文本实例划分为合理的组，并轻易地获得其边界框，从而在多个数据集上取得了最新的成果。

    Mar, 2022

  • 文本区域多信息感知网络用于场景文本检测

    该论文介绍了一种称为区域多信息感知模块（RMIPM）的即插即用模块，可以增强基于分割的算法的检测性能，多种类型的信息可以感知到场景文本区域，实验证明与最先进的算法相比，该方法具有可比较的性能。

    Jan, 2024

  • 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

  • 场景文本检测的自适应分割网络

    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

  • 基于全卷积网络的多方向文本检测

    该研究提出了一种使用全卷积神经网络对自然图像中的文本进行检测的新方法，通过综合考虑本地和全局线索，以分层的方式定位文本线。通过组合显著地图和字符组件来估计文本行假设，并使用另一个卷积神经网络分类器预测每个字符的质心，以去除误判。该方法适用于处理多个方向、语言和字体的文本。在三个文本检测基准测试 MSRA-TD500、ICDAR2015 和 ICDAR2013 的性能方面，该方法实现了最先进的性能。

    Apr, 2016

  • 基于整体、多通道预测的场景文字检测

    该文提出了一种基于全局的语义分割方法来定位场景中的文本，使用单一的 FCN 模型估计文本属性，以同时处理水平，多方向和曲线文本，并在 ICDAR 2013、ICDAR 2015、MSRA-TD500 以及 COCO-Text 数据集上测试得到优于现有最先进方法的结果。

    Jun, 2016