text line detection | BriefGPT

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SegHist: 一种基于分割的中国历史文档文本行检测框架
提出了一种通用的历史文档文本检测框架（SegHist），结合 DB++ 方法实现了 DB-SegHist，以应对历史文档分割为基础的文本检测方法在处理高宽比文本行等挑战时的有效性，取得了在 CHDAC、MTHv2 和 HDRC 数据集上的最
PDF19 days ago
平安 - VC 集团针对 ICDAR 2021 科技文献解析任务 B 的解决方案：将表格识别为 HTML
本文介绍了我们参加 ICDAR 2021 科学文献解析任务 B 的解决方案，其中我们将表格内容识别任务分解为四个子任务：表格结构识别，文本行检测，文本行识别和框分配。我们的方法在开发阶段的 9,115 个样本上实现了 96.84％的 TED
PDF3 years ago
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。
PDF5 years ago
历史文献中文本行检测的两阶段方法
本文提出了一种用于历史文献的文本行检测方法，采用了两种阶段的方法，第一阶段使用了一个名为 ARU-Net 的深度神经网络进行像素的分类，第二阶段则采用自底向上的聚类算法进行 Baseline 的建立，该方法在复杂布局、曲线和任意方向文本行方
PDF6 years ago
READ-BAD: 基于文献资料的基线检测新数据集及评价方案
本文提出了一种基于基线的文本行检测算法评估方案，无需二值化即可处理倾斜和旋转的文本行，同时在 ICDAR 2017 比赛中使用此评估方案并介绍了最新文本行检测算法的效果。
PDF7 years ago