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论文题目：EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetectorDATA:2017年7月10日Abstract之前的文字检测算法在处理较难的场景时往往会出错，即使是使用了深度学习算法的也表现的不好，因为这些算法由多个步骤组成，不仅耗时，表现还不好。
EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector论文阅读Reference正文摘要引言相关工作方法算法网络设计标签生成损失函数训练位置感知的NMS个人总结ReferenceX.Zhou,C.Yao,H.Wen,Y.Wang,S.Zhou,W.He,andJ.Liang,“East:an...
EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector论文阅读.smlie..2人赞同了该文章.论文EAST，2017年的一篇文字检测论文.文章主要提出了一个简单且有效的pipeline来解决自然场景文字检测方法；提出了Locality-AwareNMS（位置感知NMS）。.
论文在EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector，旷视写的一篇比较经典的文本检测的文章。对比研究的源代码是argman/EAST，使用ResNet-50代替了PVANet。Abstract论文的着力点在于检测流程的一步到…
Introduction1.引入库2.读入数据总结前言今天开始阅读OCR文本检测模型-EAST论文,这里做下笔记。论文标题：EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetectorAbstract本论文之前的文本检测方法效果不错，但是在有挑战性的场景中，即使使用深度学习
OCREAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector自然场景下的文字算法详解最近研究OCR，有篇比较好的算法文章，《EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector》，该文发表在2017年CVPR上。
刚好看到国内的旷视今年在CVPR2017的一篇文章：EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector。而且有开放的代码，学习和测试了下。题目说的是比较高效，它的高效主要体现在对一些过程的消除，其架构就是下图中对应的E部分，跟上面的比起来的确少了比较多的过程。
Postedon2020-12-06In论文阅读Symbolscountinarticle:3.3kReadingtime≈3mins.论文题目：EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector作者：XinyuZhou,CongYao,HeWen,YuzhiWang,ShuchangZhou,WeiranHe,andJiajunLiang链接：...
推荐阅读EAST论文，二篇论文比较相似论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.12786概述：损失函数由三部分组成1TS：预测文本/非...
前言本次分享主要是讲EAST这篇文章，按照之前的计划是分享两种文本检测思路，即one-stage和two-stage的。已经分享的有《03.OCR学习路径之文本检测（中）CTPN算法简介》里已经说过two-stage实现文本检测这个经典算法，上次课也讲了《04.OCR学习路径之文本检测（4）FCN算法简介》，并且还up了4个视频课程...
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