PyTorch Re-Implementation of EAST: 高效准确的场景文本检测器
1. 项目基础介绍
本项目是基于PyTorch的EAST（Efficient and Accurate Scene Text Detector）算法的重新实现。EAST是一种用于检测图像中文字的高效准确算法，它能够在多种场景下进行文本检测。该项目的编程语言主要使用Python。
2. 项目核心功能
项目的主要功能是提供一个能够检测图像中文字的工具。它具备以下核心特点：
- 高效的检测速度：EAST算法在速度上进行了优化，能够快速处理图像并检测出文本区域。
- 准确的检测结果：算法能够准确识别出图像中的文本区域，即便是在复杂的背景和不同的字体大小下。
- 灵活的部署方式：项目支持在多种环境中部署，可以使用预训练模型进行快速检测。
3. 项目最近更新的功能
最近的项目更新主要包括以下几个方面：
- dice loss的使用：项目在损失函数上进行了改进，使用dice loss替代了原来的class-balanced cross-entropy loss，以提升模型在文本检测上的性能。
- RBOX部分的实现：在最新的更新中，项目实现了RBOX部分，这使得检测到的文本框更加精确。
- 代码的优化和修复：项目在原有基础上进行了代码优化，修复了部分bug，使得整体性能更加稳定。
通过这些更新，项目在文本检测的准确性和效率上都得到了进一步的提升。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
