R2CNN 论文Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection与RRPN(Arbitrary-Oriented Scene Text Detection via Rotation Proposals)均提出了检测出任意角度的文字目标框的方法.两篇论文是同一年出的(2017,R2CNN在RRPN之后3个月,并且在论文中做了结果对比),两个方法的主要区别在于得到候选框角度的网络位置,在RRPN中是在RPN中产生带角度…

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…

Rotation Proposals 论文Arbitrary-Oriented Scene Text Detection via Rotation Proposals 这篇论文提出了一个基于Faster R-CNN的支持任意角度旋转的场景文字检测框架.在Fast R-CNN的部分与论文Rotated Region Based CNN for Ship Detection的思路基本一致.不过多了候选框生成RPN的部分. 加入旋转角度的Faster R-CNN pipline如下: 数据预处理 给每…

Rotational region cnn 我们的目标是检测任意方向的场景文本,与RRPN类似,我们的网络也基于FasterR-CNN ,但我们采用不同的策略,而不是产生倾斜角度建议. 我们认为RPN有资格生成文本候选,并根据RPN提出的候选文本预测方向信息 检测步骤: 如图所示:a.原图片 b.通过rpn得到的text regions c.预测轴对齐框和倾斜框 d.对倾斜框进行非极大值抑制得到预测结果 整个检测网络的结构如图: 提取特征的步骤跟之前的RCNN系列一样,基础CNN网络提取出特征,…

引言 R2CNN全称Rotational Region CNN,是一个针对斜框文本检测的CNN模型,原型是Faster R-CNN,paper中的模型主要针对文本检测,调整后也可用于航拍图像的检测中去.在ICDAR数据集上进行benchmark. 相关工作 paper中介绍了很多相关的针对斜框类型的文本目标识别所使用的模型,例如TextBoxes(端到端的单个神经网络实现).DeepText(使用Inception-RPN生成候选框,然后对每个候选框进行文本检测的打分:即判别其是否是文本的概率,…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

2017-2018_OCR_papers 1. 简单背景 基于深度的OCR方法的发展历程 近年来OCR发展热点与趋势 检测方法按照主题进行分类 2. ECCV + CVPR + ICCV +AAAI 检测 水平文本 Shangxuan Tian--[ICCV2017]WeText_Scene Text Detection under Weak Supervision Shitala Prasad--[ECCV2018]Using Object Information for Spotting T…

学习目标 Understand the challenges of Object Localization, Object Detection and Landmark Finding Understand and implement non-max suppression Understand and implement intersection over union Understand how we label a dataset for an object detection appli…

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51152614 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目…

[目标检测]Faster RCNN算法详解 Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网…