大数据与人工智能Lab | 【附论文】白话文本检测经典模型:SegLink

本文来源公众号“大数据与人工智能Lab”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。

原文链接:【附论文】白话文本检测经典模型:SegLink

在自然场景中,例如灯箱广告牌、产品包装盒、商标等,要检测出其中的文字会面临着各种复杂的情况,例如角度倾斜、变形等情况,这时就需要使用基于深度学习的方法进行文字检测。在之前的文章中,介绍了基于卷积神经网络和循环神经网络的CTPN文本检测方法(见文章:大数据与人工智能Lab | 【附论文】白话文本检测经典模型:CTPN-优快云博客),该方法能在自然场景下较好地实现对文字的检测,但在CTPN中给出的文本检测效果是基于水平方向的,对于非水平的文本检测效果并不好,而在自然场景中,很多的文本信息都是带有一定的旋转角度的,例如用手机拍街道上的指示牌,如下图。如果文本检测的结果只有水平方向的,没有带角度信息,那么下图指示牌检测出来的就是红色框结果,而其实绿色框才是理想的检测目标&#x

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值