【论文阅读笔记】Chinese Text in the Wild

       本文有腾讯AI研究院撰写，没有阐述什么创新的算法，最大的贡献在与构建了一个目前比较大的中文街景数据集，填补了在中文街景字符识别与检测方面的空白。该数据集有32285个图像，包含1018402个中文字符，分为3850个不同的汉字，有大、中、小三个尺寸，每个字符由bouding box和六个属性进行标注(planar text, raised text, text in cities, text in rural areas, text under poor illumination, distant text, partially occluded text)。

    文章最后使用Tensorflow，运用经典网络模型AlexNet，OverFeat， Google Inception，50 layer ResNet，152 layer ResNet对字符集进行训练和文字识别检测，其中Google Inception效果最好，达到90%的准确率。

     作者将数据集和代码在gitHub上开源，网址：https://ctwdataset.github.io/，有空下载下来玩玩，嘿嘿。