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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...
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...
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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...
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