文本检测论文学习

中国博士学位论文全文数据库前20条 1刘晓佩;自然场景文本信息提取关键技术研究[D];西安电子科技大学;2014年 2闫琰;基于深度学习的文本表示与分类方法研究[D];北京科技大学;20

2.1 文本检测的相关工作 由于图像中的文本检测任务的应用场景十分丰富，它在计算机视觉领域获得 的关注度一直居高不下 [33-34] 。文本检测任务的重点是检测

论文:Deep Image Harmonization via Domain Verification 代码:bcmi/Image_Harmonization_Datasets 2. Learning to Shade Hand-drawn Sketches 论文:Learning to Shade Hand-drawn

目前 文本检测 领域主要有两种方法,一种是Anchor-based的方法,如下 (b)所示,其主要问题是基于ancho 总结文字识别领域三大方法:1. CTC2. Attention 3. ACE (后起之秀,出自华南理工大

More Information. 摘要. 摘要: 文本检测在自动驾驶和跨模态图像检索中具有极为广泛的应用。. 该技术也是基于光学字符的文本识别任务中重要的前置环节。. 目

作者首先统计了深度学习OCR方向的文献: 可见这个方向基于深度学习的技术是大势所趋。 按研究方向,在这些论文中,尤以文本检测的数量最多,占比达48.9%,其次是文本识别21.7%,端到端文本识别占比14.1%。

算的,如果待检测论文中包含有表格数据部分,查重系统也会对其纯文本内容进行查重检测,若用户想要降低重复率而将内容放入表格中,查重系统仍然会对表格中的文字进行查重。

感想 这是一篇关于自然场景下文本检测的论文，用了一个深度神经网络来对图片文本进行检测，还发到AAAI顶会上了，可谓真了不起。文本用了一个网络解决了对

会的,如果待检测论文中包含有表格数据部分,查重系统也会对其纯文本内容进行查重检测,若用户想要降低重复率而将内容放入表格中,查重系统仍然会对表格中的文字进行查重。