Chuhui Xue_ECCV2018_Accurate Scene Text Detection through Border Semantics Awareness and Bootstrapping 作者和代码 关键词 文字检测.多方向.FCN.$$xywh\theta$$.multi-stage.border 方法亮点 采用Bootstrapping进行数据扩增 增加border-loss 方法概述 本文方法是直接回归的方法,除了学习text/non-text分类任务,四个点到边界的回归…

方法概述 该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络(backbone)外,包括两个并行分支和一个后处理.第一个分支是通过一个DSSD网络进行角点检测来提取候选文字区域,第二个分支是利用类似于RFCN进行网格划分的方式来做position-sensitive的segmentation.后处理是利用segmentation的score map的综合得分,过滤角点检测得到的候选区域中的噪声. 文章亮点: (1)不是用一般的目标检测的框架,而是用角点检测(corner point…

Chuhui Xue--[arxiv2019]MSR_Multi-Scale Shape Regression for Scene Text Detection 论文 Chuhui Xue--[arxiv2019]MSR_Multi-Scale Shape Regression for Scene Text Detection 作者 Chuhui Xue, Shijian Lu, Wei Zhang 亮点 multi-scale网络中利用FPN的up-sampling把多个不同scale得到的结…

XiangBai_CVPR2018_Rotation-Sensitive Regression for Oriented Scene Text Detection 作者和代码 caffe代码 关键词 文字检测.多方向.SSD.$$xywh\theta$$.one-stage,开源 方法亮点 核心思想认为,分类问题对于旋转不敏感,但回归问题对于旋转是敏感的,因此两个任务不应该用同样的特征.所以作者提出来基于旋转CNN的思路,先对特征做不同角度的旋转,该特征用于做框的回归,而对分类问题,采用沿ori…

Yongchao Xu--[2018]TextField_Learning A Deep Direction Field for Irregular Scene Text Detection 论文 Yongchao Xu--[2018]TextField_Learning A Deep Direction Field for Irregular Scene Text Detection 作者 亮点 提出的TextField方法非常新颖,用点到最近boundary点的向量来区分不同instance…

Xiang Bai--[arXiv2016]Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 白翔个人主页 论文下载 方法概括  Step 1: 用修改版的hed(参考文献1)得到text region map(binary), character map(binary), linking orientat…

Weilin Huang--[TIP2015]Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection) 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者补充信息 参考文献 作者和相关链接 论文下载 作者: tong he, 黄伟林,乔宇,姚剑 方法概括 使用改进版的MSER(CE-MSERs,contrast-enhancement)提取候选字符区域: 使用新的CN…

XiangBai——[CVPR2018]Multi-Oriented Scene Text Detection via Corner Localization and Region Segmentation 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献和链接 作者和相关链接 作者 论文下载 方法概括 方法概述 该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络(backbone)外,包括两个并行分支和一个后处理.第一个分支是通过一个DSSD网络进行角点检…

Learning Markov Clustering Networks for Scene Text Detection 论文下载:https://arxiv.org/pdf/1805.08365v1.pdf 1方法概述 1.1主要思路 这篇提出了一种新的框架 - 马尔可夫聚类网络(MCN),用于任意大小和方向的文本对象.MCN通过首先将图像转换为随机流图(SFG),随机流图对目标的局部相关性和语义信息进行编码,然后在该图上执行马尔可夫聚类来预测实例级边界框. 1.2文章亮点 ·提出了一种自底向…

ChengLin Liu_ICCV2017_Deep Direct Regression for Multi-Oriented Scene Text Detection 作者 关键词 文字检测.多方向.直接回归.4个点.one-stage 方法亮点 第一次提出Direct Regression这个概念 提出用Scale & shift方案来降低坐标位置学习的难度 方法概述 本文方法首次提出直接回归的概念,用自己搭建的FPN网络结构,直接学习四个点相对于中心点(feature map上的某个点)的…

Han Hu--[ICCV2017]WordSup_Exploiting Word Annotations for Character based Text Detection 作者和代码 caffe检测torch7识别代码 关键词 文字检测.多方向.直接回归.$$xywh\theta$$ .multi-stage.监督学习 方法亮点 采用单词.文本行的标注信息进行监督学习来辅助字符检测 在ICDAR2013数据集上F值90+,后来的方法能超过这篇文章的寥寥无几 方法概述 利用Faster RC…

Sheng Zhang_AAAI2018_Feature Enhancement Network_A Refined Scene Text Detector 作者 关键词 文字检测.水平文字.Faster- RCNN.xywh.multi-stage 方法亮点 Feature Enhancement RPN (FE-RPN) :在原来的RPN基础上增加了两个卷积分支来增强文字特征的鲁棒性,一个分支通过增加长条形卷积核来提高对长条形文字的检测能力, 另一个分支利用增加池化和上采样层等方式来扩大感受…

XiangBai_TIP2018_TextBoxes++_A Single-Shot Oriented Scene Text Detector 作者和代码 Minghui Liao, Baoguang Shi, Xiang Bai, Senior Member, IEEE caffe检测torch7识别代码 关键词 文字检测.多方向.SSD.四个点.one-stage.开源 方法亮点 把原本只能做水平的TextBoxes改为可以预测任意四边形的多方向文本检测 除了常规的分类.回归损失,还增加了四…

Shitala Prasad_ECCV2018]Using Object Information for Spotting Text 作者和代码 关键词 文字检测.水平文本.FasterRCNN.xywh.multi-stage 方法亮点 作者argue图像中的文字不可能单独出现,文字一定是写在什么载体上的,比如衣服,包装袋,交通部标志牌,黑板上,而且文字不会出现在某些载体上,比如天空,水面上,也就是说文字背后的载体对文字是否出现也有很强的相关性和指导性.所以,他串联了两个网络,第一个用来做通用…

Dan Deng--[AAAI2018]PixelLink_Detecting Scene Text via Instance Segmentation 作者和代码 tensorflow代码 关键词 文字检测.多方向.直接回归.$$xywh\theta$$.one-stage.开源 方法亮点 使用instance segmentation的思路做(利用了二类分类+每个像素点与周围8个顶点的link分类) 利用图像处理方法进行后处理,不需要用NMS 方法概述 本文方法采用instance segm…

Jiaming Liu--[2019]Detecting Text in the Wild with Deep Character Embedding Network 论文 Jiaming Liu--[2019]Detecting Text in the Wild with Deep Character Embedding Network 作者 亮点 通过将文字的字符合并问题转成字符embedding问题,利用一个网络来学习字符间的连接关系 方法概述 针对任意文字检测(水平.倾斜.曲文),采用从…

Yuliang Liu_2017_Detecting Curve Text in the Wild_New Dataset and New Solution 作者和代码 caffe版代码 关键词 文字检测.曲文.直接回归.14个点.one-stage.开源 方法亮点 第一篇做曲文检测,还提出一个数据集CTW1500 使用14个点多边形来表示曲文 提出了一个结合CNN-RPN+RNN的检测方法专门做曲文检测 方法概述 本文方法基于RPN进行修改,除了学习text/non-text分类,多边形的bo…

Shangbang Long_ECCV2018_TextSnake_A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes 作者 关键词 文字检测,曲线文本,多方向,multi-stage,圆盘表示法 方法亮点 提出一个新的曲线文本表示方法TextSnake(由圆盘序列组成) 提出了一个新的曲文检测方法,并且精度比之前的高40%+(Total-Text数据集) 方法概述 本文方法基于一个新的曲线文本表示方法TextSnak…

Pan He_ICCV2017_Single Shot Text Detector With Regional Attention 作者和代码 caffe代码 关键词 文字检测.多方向.SSD.$$xywh\theta$$ .one-stage.开源 方法亮点 Attention机制强化文字特征: Text Attentional Module 引入Inception来增强detector对文字大小的鲁棒性:Hierarchical Inception Module(HIM) 方法概述 本文方法…

任意角度的场景文本检测论文思路总结共同点:重新添加分支的创新更突出场景文本检测基于分割的检测方法 spcnet(mask_rcnn+tcm+rescore) psenet(渐进扩展) mask text spottor(新加分割分支) craft incepText 基于回归的检测方法: r2cnn(类别分支,水平分支,倾斜分支) rrpn(旋转rpn) textbox(ssd) textbox++ sstd(tcm改进前身) rtn ctpn(微分) 基于分割和回归的混合方法: spcnet…

进行文本的检测的学习,开始使用的是ctpn网络,由于ctpn只能检测水平的文字,而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测,故将网络换为RRCNN(全称如题).小白一枚,这里就将RRCNN的论文拿来拜读一下,也记录一下自己阅读过程中的收获. 原英文论文网址:https://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational Region CNN(旋转区域CNN?),据作者说可以检测场景图片中任意角度的文本.这个网络是在Faster R-CNN的基础上搭…

一.整体网络结构              二.细节                                      n=7,(7+7)*2+4=32个channel 三.结果              四.总结        1.不做连线的话只能水平方向 2.连线可以多方向,但可能是扭曲的不规则形状 3.两阶段的回归,提高准确率 五.问题       1.回归的扭曲的多边形形状怎么算的f值???…

Lianwen_Jin_CVPR2017_Deep_Matching_Prior_Network_Toward_Tighter_Multi-oriented_Text_Detection 作者 关键词 文字检测,多方向,SSD,四个点,one-stage 方法亮点 首先提出(并成功学习)用四个点的多边形来表示文字 用旋转anchor来解决倾斜文字检测问题 计算四边形的IOU方式(蒙特卡罗法) 方法概述 本文方法是对SSD(水平文字检测)进行改进,通过学习四个点相对多方向anchor的位置信息,用…

Cong_Yao_CVPR2017_EAST_An_Efficient_and_Accurate_Scene_Text_Detector 作者和代码 非官方版tensorflow实现 非官方版keras实现 支持长文本检测的keras改进版实现 方法流程 该方法利用多层卷积神经网络提取图像特征,再利用该特征分别进行两个任务,像素点的分类,以及对应像素点的框的回归.最后将两个任务结果结合起来,并用非极大值抑制NMS来得到最终检测结果. GroundTruth生成 点的分类任务,实际上是一个图像分割…

虽然ICCV2019已经公布了接收ID名单,但是具体的论文都还没放出来,为了让大家更快得看论文,我们汇总了目前已经公布的大部分ICCV2019 论文,并组织了ICCV2019论文汇总开源项目(https://github.com/extreme-assistant/iccv2019),目前已经收集到70篇论文,其中10篇Oral,13篇开源,见下方list.建议Oral的文章一定要去读一读. 本文中所有论文PDF已经打包上传到百度云,可以直接在GitHub项目上看到或者直接微信后台回复"ICCV…

Shangxuan Tian——[ICCV2017]WeText_Scene Text Detection under Weak Supervision 目录 作者和相关链接 文章亮点 方法介绍 方法细节 实验结果 总结与收获 作者和相关链接 作者 论文下载 文章亮点 用半监督和无监督来学习字符分类器,解决字符标注数据量少的问题 用regression的思路来学习字符分类器,而且是把proposal + text/non-text classification整合在一个网络中学习(这一点没有第一…

Xiang Bai--[TIP2014]A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 论文下载 白翔主页, 刘文予 方法概括 方法简述 这篇文章是作者CVPR2012(参考文献1,专门做检测,可以看看我之前的这篇博客)的方法的扩展,本文做的是端到端的问题(检测+识别). 采用的框架是…

Zhuoyao Zhong--[aixiv2016]DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 Zhuoyao Zhong, z.zhuoyao@mail.scut.sdu.cnLianwen Jin, lianwen.jin@gm…

Lukas Neumann——[ICCV2017]Deep TextSpotter_An End-to-End Trainable Scene Text Localization and Recognition Framework 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献和链接 作者和相关链接 作者 论文下载 代码下载 方法概括 方法概述 该方法将文字检测和识别整合到一个端到端的网络中.检测使用YOLOv2+RPN,并利用双线性采样将文字区域统一为高度一致的变长…

Weilin Huang--[AAAI2016]Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 论文下载 黄伟林主页 , 乔宇,汤晓欧 所有作者 方法概括 解决问题:单词识别 主要流程:maxout版的CNN提取特征,RNN(LSTM)进行分类,CTC对结果进行调整.整个流程端到端训练和测试,和白翔的CRNN(参考文献1)方法几…