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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…