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。

Apr, 2021

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

本文提出了一种准确和鲁棒性较高的文本检测方法，通过设计快速有效的剪枝算法，使用最小化正则化变化策略来提取极值区域，然后通过单链接聚类算法将字符候选分组为文本候选，在使用一种自学习距离度量算法自动学习距离权重和聚类算法的阈值来识别文本候选，并使用字符分类器估计相应的文本候选的后验概率来消除具有高概率的非文本文本候选，并最终识别出文本。通过实验结果证明，该方法的检测效果优于其他竞争方法。

Jan, 2013

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

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

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

本文提出了一种使用 transformer encoding 的新型端到端场景文本识别框架，并通过一种新的识别转换机制，在不需要额外的矫正模块或字符级别注释的情况下显式地引导文本定位，从而使该方法在多种数据集上显著优于现有方法。

Mar, 2022

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

基于中间表示的领域自适应场景文本识别模型，以达到在各个领域中的高准确性和高效率。

Oct, 2023

本文提出了一种基于 Feature Pyramid Network 和实例分割的模型，准确定位文本区域的同时抑制了虚警，实验结果表明该模型在场景文本检测方面表现优于现有方法。

Nov, 2018