[水水博文]多方向文本检测自研结果

最新推荐文章于 2025-07-12 13:41:43 发布
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分类专栏： 图像 文字检测与识别
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PeaceInMind/article/details/72512362
本文分享了作者在中文文字识别领域的研究进展，并邀请对此领域感兴趣的朋友共同交流探讨，以期获得更多的指导和支持。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

有很多不好的地方。目前不提供任何细节，请见谅。此方法在icdar15上的结果已上传至[link]

主要目的是希望能认识相关的朋友进入文字识别这个领域，特别是中文文字识别，希望能与大家多多交流，求大牛指导，因为身边主要就是我自己在瞎搞，进步比较慢

 

 

81、车道车辆检测与跟踪算法及自动文本摘要系统研究
pca5navigator的博客
07-15 13
本博文探讨了车道车辆检测与跟踪算法以及自动文本摘要系统的研究与应用。车道车辆检测部分采用了HLS颜色空间、Sobel滤波器和曲线拟合技术，结合支持向量机和滑动窗口技术实现了高效的检测与跟踪，并通过热图处理减少误检，取得了较高的准确率。自动文本摘要系统则介绍了提取式和抽象式摘要的实现方法及各自优缺点，并讨论了多语言支持、技术融合和领域特定摘要的未来发展方向。同时，博文还探讨了车道车辆检测算法在计算时间优化、复杂场景适应性和应用拓展方面的潜力，为未来在自动驾驶和智能交通管理领域的应用提供了思路。
63、基于语义方法的文本生成与越南语临床文本缩写检测
最新发布
pp12345的博客
07-22 20
本博文探讨了自然语言处理领域中的两个重要任务：哈萨克语文本生成模型评估与越南语临床文本中的缩写检测。在哈萨克语文本生成方面，评估了多个语料库上的模型性能，并提出优化方向。针对越南语临床文本缩写检测，提出了一种基于嵌套半监督学习的方法（Nested-SSL），在跨笔记类型任务中表现出色，为低资源语言的医疗文本处理提供了有效解决方案。同时，博文分析了方法优势、与其他技术的对比，并展望了未来发展方向，包括数据增强、模型融合、跨语言应用和可解释性研究。
【多方向文字检测】《efficient scene text detection with textual attention tower》
猫猫与橙子的博客
09-09 660
论文链接：https://arxiv.org/abs/2002.03741 团队：西安电子科技大学 西澳大学 发布于：ICASSP（CCFB类）会议 目录 Abstract 2.PROPOSED METHOD 2.1 Architecture Overview 2.2. Textual Attention Tower 2.3 Loss function 3.Experiments 3.1 Benchmark Datasets and Data Augmentation 3.2 ...
自然场景下的文字检测：从多方向迈向任意形状
我爱计算机视觉
06-04 1113
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文经作者授权转载自知乎旷视Detection组专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/68058851旷视检测组在...
场景文字检测
爱破破爱科研
07-30 6128
场景文字检测可以作为OCR的前端，为可以应用于商标识别等应用。 https://blog.youkuaiyun.com/intflojx/article/details/81278393 1 赛题简介 在互联网世界中，图片是传递信息的重要媒介。特别是电子商务，社交，搜索等领域，每天都有数以亿兆级别的图像在传播。图片文字识别（OCR）在商业领域有重要的应用价值，是数据信息化和线上线下打通的基础，也是学术界...
多方向文字检测-AdvancedEast详解
lige1990的博客
03-03 4073
前言 AdvancedEast是场景文字检测算法，基于EAST算法，对EAST在长文本检测地方的缺陷进行了重大改进，使长文本预测更加准确。总体来说AdvancedEast检测算法在多角度文字检测方面表现良好，没有明显的缺陷。出于对作者的尊重，给出github链接AdvancedEast 作者由于时间问题给出的资料非常有限，网上大多的资料也是基本照搬作者的描述，本文将对AdvancedEast的实...
文本检测之OpenCV实现
拾光夕拾的博客
03-30 1452
目录 1、理论依据 2、程序实现 1）图像灰度化 2）文本行分割 3）通过形态学腐蚀，将分割出来的文字字符连接在一起 4）提取文本行所在的轮廓 5）提取的文本行所在轮廓最小矩形框，并在原图标记检测矩形框 6）检测结果 3、VS2015工程 运行环境：Windows 10 64 位 + Opencv3.4.1 + Visual Studio 2015 1、理论依据 针对水平...
13、文本作者归属与财务欺诈检测方法研究
ik6789012的博客
07-12 8
本博文探讨了文本作者归属与财务欺诈检测中的关键问题。在作者归属研究中，通过分析模仿文章，发现基于字符的事件集（尤其是字符三字母组合）在面对混淆攻击时表现更优，而在线性判别分析（LDA）与单词双字母组合结合时，对模仿文章归属具有较好效果。在财务欺诈检测方面，传统本福特定律分析因企业会计限制导致误报率高，研究提出修正本福特定律分析方法，通过引入截断对数正态分布显著降低了误报率，提高了审计效率。博文总结了两个领域的研究成果，并展望了未来发展方向。
18、帕金森病步态冻结的特征学习检测与预测及多文档文本摘要方法
garlic的博客
05-23 10
本博文探讨了帕金森病中步态冻结（FoG）的检测与预测方法，比较了无监督和有监督特征学习在分类性能上的差异，并提出了一种结合主题模型和模糊逻辑的多文档文本摘要方法。研究发现，无监督特征学习在FoG检测中表现更优，而识别pre-FoG模式对预测具有积极意义。多文档摘要方法通过模糊推理系统生成高质量摘要，在多个领域具有广泛应用前景。
52、图像文本语言识别与拜耳图像坏点检测技术
u0v1w2x3的博客
07-12 22
本博文介绍了图像文本语言识别与拜耳图像动态坏点检测技术的研究进展。在图像文本语言识别方面，采用设备端高效架构，利用变音字符识别13种拉丁语言，并探讨了向其他文字系统扩展的未来方向。在拜耳图像坏点检测方面，提出了两种神经网络架构（NN I和NN II），用于动态坏点的检测与校正，并对其性能、计算复杂度及改进空间进行了详细分析。文章还总结了两项技术的应用场景与潜在价值，为后续研究与应用提供了重要参考。
ICDAR 2015.zip
03-28
ICDAR 2015完整文本定位数据库，包括训练数据集ch4_test_images和测试数据集ch4_training_images，以及对应训练集标签ch4_training_localization_transcription_gt和测试标签Challenge4_Test_Task1_GT.zip。
场景文字检测(matlab)
06-24
就我所知，十分完善的场景文字检测的代码网上是没有的，有的只是一些算法，或者比较过时的系统，本文的出现正是希望通过本人的一点努力填补这个空白，方便广大研究者能够更快入门，至少一开始研究就有一个基本框架。具体可见本人的博客。
激活码专用版EAST
03-23
Complete ICSA certified antivirus package for small office, home office - SOHO avast! Professional Edition is a complete ICSA certified antivirus package for small office home office use - SOHO. Protect your system and valuable data against computer viruses with Avast! Professional Edition. avast! 4 Professional Edition is a collection of award winning, high-end technologies that work in perfect synergy, having one common goal: to protect your system and valuable data against computer viruses. It represents a best-in-class solution for any Windows-based workstation. This page demonstrates its most important features and provides links to further resources.
PaddleOCR识别框架解读[19] 文本方向分类器--从训练到部署全流程
我是天才很好
03-18 1388
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文本检测(Text Detection)简要综述
Konata的博客
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文本检测(Text Detection)是计算机视觉领域的经典问题，该技术旨在寻求一种可靠方法作为文本识别技术的前端，是目标检测(Object Detection)领域的一个子问题 检测(Detection)在计算机视觉中的位置 计算机视觉有四大基本任务: 分割(classification)、定位(检测localization、detection)、语义分割(Semantic segmentation)、实例分割(Instance segmentation) 这四个任务需要对图像的理解逐步深入。给定一
文本检测算法----TextFuseNet(IJCAI-PRICAI-20)
AI-Mei的博客
01-23 2785
TextFuseNet: Scene Text Detection with Richer Fused Features前言1. 算法简介2. 算法详解2.1 网络结构2.2 Multi-level Feature Representation2.3 Multi-path Fusion Architecture3.4 loss函数3.5 Weakly Supervised Learning4. 测试结果 前言   自然场景中任意形状文本检测是一项极具挑战性的任务，与现有的仅基于有限特征表示感知文本的
【总结】文字检测与识别资源
一寒惊鸿
06-22 2万+
综述 [2015-PAMI-Overview]Text Detection and Recognition in Imagery: A Survey[paper]   [2014-Front.Comput.Sci-Overview]Scene Text Detection and Recognition: Recent Advances and Futur
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ICDAR2015数据集下载
MoonShapedPool的博客
11-28 1万+
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掌握文本相似性计算：文本去重的有效步骤
文本相似性计算是指通过一定的算法比较两个或多个文本内容，然后根据相似度给出一个量化的评估值。这种评估值可以是百分比、分数或者其他形式，它反映出文本之间的相似程度。相似性计算广泛应用于搜索引擎的优化、...
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