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论文的指导思想是造一个和自然场景尽可能像的数据集，因此自然场景中的文字咋样论文就咋样造数据：.Inrealimages,texttendstobecontainedinwelldefinedregions(e.g.asign).Weapproximatethisconstraintbyrequiringtexttobecontained…
SynthText论文地址：SyntheticDataforTextLocalisationinNaturalImages本文介绍了一种新的自然图像文本检测方法。该方法主要包括两个方面：首先，一个用于生成文本图片(syntheticimagesoftext)的引擎。该引擎结合局部的三维场景几何...
特别地，我们从COCO文本[39]中过滤出40k个无文本背景图像，然后用[32]和[17]准备每个背景图像的分割遮罩和场景深度，用于以下文本渲染。为了扩大文本的形状多样性，我们对VGG方法进行了改进，将场景文本与各种艺术字体和语料库，并对所有文本实例生成多边形标注。
1.2.1Introduction部分.Para1.介绍了本文所述的课题——场景文本编辑（scenetextediting）这一领域的背景.Para2.这一课题目前有两个挑战：①文本风格迁移，②背景纹理修复。.其中，文本风格包括许多因素：语言、字体、颜色、朝向、线宽和空间，很难完全...
论文选用BEST[3]作为场景文本识别模型，并只使用的图片进行训练。结果如表1，2所示。其中表1中各个数据集的图片数量分别为（从上到下）8.9M、7M、15.9M和10M，表2中各个数据集具有相同的（字体、纹理、颜色、语料）来源，且数据集图片数量均为10M。
白翔：基于数据的场景文本深度表示方法。但是检测到的文字区域本身还是图像，所以需要进行特征提取转化成序列。这说明神经网络对变化的文字信号有非常好的识别效果，能给很多识别任务的性能带来明显的提升，因此可以满足一些实际需求，这也是为什幺很多企业把文字识别作为重点研究...
本文盘点CVPR2020所有文本图像（text）检测和识别相关的论文，主要分为手写文本和场景文本两大方向，总计16篇，对文献进行了细致的分类，大部分论文是围绕识别问题的研究。方向包括：1）场景文本检测（SceneTextDetection），从街景等...
本文盘点CVPR2020所有文本图像（text）相关论文，主要分为手写文本和场景文本两大方向，总计16篇，对文献进行了细致的分类，大部分论文是围绕识别问题的研究。方向包括：1）场景文...
改进了文本方法[1]，以使文本实例的外观与真实数据共享更多相似性。对数据集的定量和定性评估结果表明，我们的方法在仅由改进的文本引擎[5]生成数据集上训练，也能取得最好效果。所提出网络框架：给定输入图像以及文本边框。
人工数据有个好处，它可以准确知道文字的label信息，以及位置，不需要人工去标注。Wang等人ICPR2012的End-to-EndTextRecognitionwithConvolutionalNeuralNetworks，以及Jaderberg等人NIPSWorkshoponDeepLearning2012的SyntheticDataandArtificialNeuralNetworksforNaturalSceneTextRecognition，就用了SyntheticImage去训练...
论文的指导思想是造一个和自然场景尽可能像的数据集，因此自然场景中的文字咋样论文就咋样造数据：.Inrealimages,texttendstobecontainedinwelldefinedregions(e.g.asign).Weapproximatethisconstraintbyrequiringtexttobecontained…
SynthText论文地址：SyntheticDataforTextLocalisationinNaturalImages本文介绍了一种新的自然图像文本检测方法。该方法主要包括两个方面：首先，一个用于生成文本图片(syntheticimagesoftext)的引擎。该引擎结合局部的三维场景几何...
特别地，我们从COCO文本[39]中过滤出40k个无文本背景图像，然后用[32]和[17]准备每个背景图像的分割遮罩和场景深度，用于以下文本渲染。为了扩大文本的形状多样性，我们对VGG方法进行了改进，将场景文本与各种艺术字体和语料库，并对所有文本实例生成多边形标注。
1.2.1Introduction部分.Para1.介绍了本文所述的课题——场景文本编辑（scenetextediting）这一领域的背景.Para2.这一课题目前有两个挑战：①文本风格迁移，②背景纹理修复。.其中，文本风格包括许多因素：语言、字体、颜色、朝向、线宽和空间，很难完全...
论文选用BEST[3]作为场景文本识别模型，并只使用的图片进行训练。结果如表1，2所示。其中表1中各个数据集的图片数量分别为（从上到下）8.9M、7M、15.9M和10M，表2中各个数据集具有相同的（字体、纹理、颜色、语料）来源，且数据集图片数量均为10M。
白翔：基于数据的场景文本深度表示方法。但是检测到的文字区域本身还是图像，所以需要进行特征提取转化成序列。这说明神经网络对变化的文字信号有非常好的识别效果，能给很多识别任务的性能带来明显的提升，因此可以满足一些实际需求，这也是为什幺很多企业把文字识别作为重点研究...
本文盘点CVPR2020所有文本图像（text）检测和识别相关的论文，主要分为手写文本和场景文本两大方向，总计16篇，对文献进行了细致的分类，大部分论文是围绕识别问题的研究。方向包括：1）场景文本检测（SceneTextDetection），从街景等...
本文盘点CVPR2020所有文本图像（text）相关论文，主要分为手写文本和场景文本两大方向，总计16篇，对文献进行了细致的分类，大部分论文是围绕识别问题的研究。方向包括：1）场景文...
改进了文本方法[1]，以使文本实例的外观与真实数据共享更多相似性。对数据集的定量和定性评估结果表明，我们的方法在仅由改进的文本引擎[5]生成数据集上训练，也能取得最好效果。所提出网络框架：给定输入图像以及文本边框。
人工数据有个好处，它可以准确知道文字的label信息，以及位置，不需要人工去标注。Wang等人ICPR2012的End-to-EndTextRecognitionwithConvolutionalNeuralNetworks，以及Jaderberg等人NIPSWorkshoponDeepLearning2012的SyntheticDataandArtificialNeuralNetworksforNaturalSceneTextRecognition，就用了SyntheticImage去训练...
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