Scene Text Detection(场景文本检测)论文思路总结

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Scene Text Detection(场景文本检测)论文思路总结

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…

论文阅读（Xiang Bai——【arXiv2016】Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction）

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…

论文阅读（Weilin Huang——【TIP2016】Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection）

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…

论文速读（Chuhui Xue——【arxiv2019】MSR_Multi-Scale Shape Regression for Scene Text Detection）

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…

【论文速读】XiangBai_CVPR2018_Rotation-Sensitive Regression for Oriented Scene Text Detection

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…

【论文速读】Chuhui Xue_ECCV2018_Accurate Scene Text Detection through Border Semantics Awareness and Bootstrapping

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…

论文阅读笔记三：R2CNN：Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection(CVPR2017)

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…

Learning Markov Clustering Networks for Scene Text Detection

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】Multi-Oriented Scene Text Detection via Corner Localization and Region Segmentation

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…

【OCR技术系列之五】自然场景文本检测技术综述（CTPN, SegLink, EAST）

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出…