论文阅读（Lukas Neuman——【ICDAR2015】Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement）

【论文阅读（Lukas Neuman——【ICDAR2015】Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement）】的更多相关文章

论文阅读（Lukas Neuman——【ICDAR2015】Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement）

Lukas Neuman--[ICDAR2015]Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement 算法介绍 Fig. 2. Overview of the method. Initial text hypotheses efficiently generatedby a MSER detector are further refined using a local text mod…

论文阅读（Lukas Neumann——【ICCV2017】Deep TextSpotter_An End-to-End Trainable Scene Text Localization and Recognition Framework）

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…

【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…

【CV论文阅读】+【搬运工】LocNet: Improving Localization Accuracy for Object Detection + A Theoretical analysis of feature pooling in Visual Recognition

论文的关注点在于如何提高bounding box的定位,使用的是概率的预测形式,模型的基础是region proposal.论文提出一个locNet的深度网络,不在依赖于回归方程.论文中提到locnet可以很容易与现有的detection系统结合,但我困惑的是(1)它们的训练的方法,这点论文中没有明确的提到,而仅仅说用迭代的方法进行(2)到底两者的融合后两个网络的结构是怎样呢?可以看做一个多任务的系统,还是存在两个网络呢? 检测方法输入的候选bounding box(使用selective s…

论文阅读笔记四：CTPN: Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network(ECCV2016)

前面曾提到过CTPN,这里就学习一下,首先还是老套路,从论文学起吧.这里给出英文原文论文网址供大家阅读:https://arxiv.org/abs/1609.03605. CTPN,以前一直认为缩写一般是从题目的开始依次排序选取首字母的,怕是孤陋寡闻了,全称是“ Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network”,翻译过来是基于连接Proposal(直译太难受!!)网络的文本检测. 作者在论文中描述了…