文本檢測經(jīng)典論文 文本檢測方法有哪些？

發(fā)布時間：2022-07-31 22:10:21 作者：學術小編 來源：m.1888yd.cn

文本檢測方法有哪些？

目前 文本檢測 領域主要有兩種方法，一種是Anchor-based的方法，如下 (b)所示，其主要問題是基于ancho 總結文字識別領域三大方法：1. CTC2. Attention 3. ACE (后起之秀，出自華南理工大學，速度更快，存儲更小，數(shù)量級的提升）主要從三方面比較了這三種文字識別算法l 參數(shù)量（Para）l 運行內(nèi)存 (Mem)l 推理速度 (Speed)基于 文本 內(nèi)容的不同，可以分為長 文本 識別和短 文本 識別；基于語言符號個數(shù)的不同，又可以少類別（比如英文+數(shù)字36個字符）和多類別（中文>5000個字符）...

文本檢測的今生是什么？

文本檢測的今生. 目前文本檢測領域的深度學習方法主要包括： 基于候選框的文本檢測 (Proposal-based)、基于分割的文本檢測 (Segmentation-based)、基于兩者方法混合的文本檢測 (Hybrid-based)、其它方法的文本檢測 ．對于基于候選框的文本檢測，其基本思路是先利用若干個default boxes (也稱anchor)產(chǎn)生大量的候選文本框，再經(jīng)過NMS得到最終的檢測結果．對于基于分割的文本檢測，其基本思路是通過分割網(wǎng)絡結構進行像素級別的語義分割，再基于分割的結果構建文本行．.

文本檢測的深度學習方法有哪些？

目前文本檢測領域的深度學習方法主要包括： 基于候選框的文本檢測 (Proposal-based)、基于分割的文本檢測 (Segmentation-based)、基于兩者方法混合的文本檢測 (Hybrid-based)、其它方法的文本檢測 ．對于基于候選框的文本檢測，其基本思路是先利用若干個default boxes (也稱anchor)產(chǎn)生大量的候選文本框，再經(jīng)過NMS得到最終的檢測結果．對于基于分割的文本檢測，其基本思路是通過分割網(wǎng)絡結構進行像素級別的語義分割，再基于分割的結果構建文本行． 基于候選框的文本檢測，最經(jīng)典的就是基于Faster-RCNN、SSD、RFCN.

什么是復雜場景的文本檢測與識別系統(tǒng)？

復雜場景下的文本檢測與識別的難度遠大于傳統(tǒng)意義上的對于掃描文檔 圖像的 OCR，但是復雜場景下的文本檢測與識別有很多的實用價值，應用范 圍極廣，如自動駕駛中識別各種交通標志、識別車輛的車牌號、提高場景的理 解能力等。 所以，做一個復雜場景的文本檢測與識別系統(tǒng)對于智能交通、人們 出行等都有十分現(xiàn)實的意義。

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