优质答主摘要Abstract 《Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization》提出了一种基于分割（实例分割）的场景文本检测算法，能够处理曲线文
文献学习OCR文本检测之DB模型
Abstract 《Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization》提出了一种基于分割（实例分割）的场景文本检测算法，能够处理曲线文
文本检测算法
《DB:Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization》论文笔记 得到二值化的分割图,之后采用诸如像素聚类的启发式算法得到文本区域。 而文章的检测算法流程是图2中红色箭头所
DB文本检测算法论文笔记
算法，后处理是必须的，将概率图转成文本框（区域）。 DB算法在分割网络中执行一个二值化处理。 随着DB模块的优化，分割网络可以自动设置二值化阈值，
场景文本检测DifferentiableBinarization
源码地址:版) 近年,由于基于分割的方法对各种形状(弯曲、竖直、多方向)的场景文本检测更加精确,因此,基于分割的方法在场景文本检测领域很流行
DB文本检测算法论文笔记
文笔记 0 概述 基于分割的文本检测算法，后处理是必须的，将概率图转成文本框（区域）。DB算法在分割网络中执行一个二值化处理。随着DB模块的优 化，分
db文本检测算法论文笔记
DB(Differentiable Binarization) DB，可微分二值化，这是本文的主要创新点。 在基于图像分割的文本检测算法中，最后通常需要二值化probability map来得到文本
db文本检测算法论文笔记
DB(Differentiable Binarization) DB,可微分二值化,这是本文的主要创新点。 在基于图像分割的文本检测算法中,最后通常需要二值化probability map来得到文本域
DB文本检测算法论文笔记
0 概述 基于分割的文本检测算法,后处理是必须的,将概率图转成文本框(区域)。DB算法在分割网络中执行一个二值化处理。随着DB模块的优化,分割网络可以自动设置
Abstract 《Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization》提出了一种基于分割（实例分割）的场景文本检测算法，能够处理曲线文
注:此文章是本人看目标检测相关论文做的一些笔记,以及简单的思考。内容比较杂,当然,如果疑问的地方,欢迎留言指正。涉及的内容有:特征提取、残差连接、inception block、目标
对于目标检测主要看第一行,通过三个head分别获取heatmap,offset,size 在backbone之后接了三个分支网络,分别用于预测heatmap(c个通道),size(2个通道),offset(2通道)。所有最后
你在撰写论文的过程中需要认真做笔记,仔细区别哪些是你自己的思想结果,哪些是你从他人那里搜集到的材料。尽量避免不经意的抄袭。当你在自己的论文中作概括时,最好用自己的话
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