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因此该论文提出了PSE算法，ProgressiveScaleExpansionNetwork，该算法基于BFS的原理。PSENET对文本框的检测首先采取的是图像分割的方法，这样psenet可以解决弯曲文本的问题，接着得到网络的分割结果后该算法的后处理部分采用的是设计的PSE算法来定位文本该算法的贡献在于可以有效的区分相邻文本。
PSENet分好几个版本，最新的一个是19年的CVPR，这是一篇南京大学和face++合作的文章，19年出现了很多不规则文本检测算法，TextMountain、Textfield等等。.1、论文创新点.Proposeanovelkernel-basedframework,namely,ProgressiveScaleExpansionNetwork(PSENet)Adoptaprogressivescaleexpansion...
psenet，第三期论文复现赛第一名代码。多卡训练地址：https://aistudio.baidu/aistudio/clusterprojectdetail/1796445-飞桨AIStudio-人工...
弯曲文本检测PSENet论文笔记2021-09-2802:14:00aiadmin原创19识别方法.从空间认知的角度出发,通过综合运用视觉思维、抽象思维,对曲线识别方法,实验验证了算法的有效性与合理性.研究结果表明:以认知规律为指导的曲线
PSEnet核心是为了解决不能区分相邻文本的问题，以及对任意形状文本的检测问题。PSEnet依然采用基于分割的方式，对文本行不同核大小做预测，然后采用渐进式扩展算法扩展小尺度kernel到最终的文本行大小。
几个标准基准测试的实验验证了所提出的PSENetV2的优越性。值得注意的是，我们的方法可以在CTW1500上以84.2FPS实现79.9％的F-measure。据我们所知，PSENetV2是第一种能够实时检测任意形状文本实例的方法。4、论文名称：Semi-supervisedSkin
PSENet在两个弯曲文字检测数据集上都取得了SOTA结果，并在多方向数据集上也取得了令人满意的结果。一些可视化效果图如下。最重要的是，在压缩backbone和图片分辨率的情况下，PSENet可以做到实时性检测，而检测结果同样具有竞争力，这是第一个在弯曲文字数据集上实现>20FPS的算法。
ShapeRobustTextDetectionwithProgressiveScaleExpansionNetwork.Thechallengesofshaperobusttextdetectionlieintwoaspects:1)mostexistingquadrangularboundingboxbaseddetectorsaredifficulttolocatetextswitharbitraryshapes,whicharehardtobeenclosedperfectlyinarectangle;2)mostpixel-wisesegmentation-based...
论文题目：Real-timeSceneTextDetectionwithDifferentiableBinarization.DBNet是华科白翔组AAAI2020新提出的高效文本检测算法，速度极快，性能也是非常不错的。.整体思路非常简单，是一个值得尝试的优异算法。.其核心采用的是基于分割的做法进行文本检测，即将每个文本...
《ShapeRobustTextDetectionwithProgressiveScaleExpansionNetwork》,2018年7月发表于arxiv,代码地址:https://github/whai362/PSENet该版本为pytorch版本人的实现:htt...
PSENet论文阅读笔记(附论文和源码地址)mp.weixin.qq/s/7AwT6eoPw_yeiLyYdm-Pmg发布于2020-12-07文本论文赞同添加评论分享喜欢收藏申...
本文开源代码地址:https://github/PaddleEdu/OCR-models-PaddlePaddle/tree/main/PSENetaistudio在线运行地址:https://aistudio.baidu/aistudio/projec...
Psenet文本检测方法是基于分割的方法,在2019年的论文ShapeRobustTextDetectionwithProgressiveScaleExpansionNetwork中提出,优化了近距离文本实例的分离。对于Psenet的学...
【摘要】当前针对密集文本检测主要存在两个问题,首先是基于回归的算法得到的文字区域的表征形式都是四边形等形式,无法完美表征复杂形状的文字区域;然后是基于分割的方法无法有效的...
psenet,第三期论文复现赛第一名代码。多卡训练地址:https://aistudio.baidu/aistudio/clusterprojectdetail/1796445-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区
为了解决这些问题,我们提出了一种新型的渐进式扩展网络(PSENet),设计为基于分割的检测器,对每个文本实例进行多重预测。这些预测对应于通过将原始文本实例缩小到各种尺度而产生的不同...
PSENet的优势有:基于分割的办法,能检测任意形状的文字提出了一种渐进扩张算法,能有效分割位置很近的文本每个文本实例(目标区域)有多个预测的分割实例(如何整...
论文里提出一种新奇的kernel-based框架——PSENet。类似基于分割的方法,PSENet执行一个像素级分割,它能够精确的定位任意形状的文本实例。我们提出一种先进的...
1、论文创新点1、Proposeanovelkernel-basedframework,namely,ProgressiveScaleExpansionNetwork(PSENet)2、AdoptaprogressivescaleexpansionalgorithmbasedonBre...