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如上图所示，图a中应为4行文本，而图c只识别为了2行，这将对后续的文本识别带来困难。因此论文提出PSENet，能够精确定位任意形状的文本实例，且对相邻的实例可以区分识别（图d）。2相关工作（1）基于回归的方法
3.2网络设计PSENet采用特征金字塔网络为主干网络，将P2,P3,P4,P5融1024channel的F3.3...【图像处理-OCR】图像场景文本识别相关论文总结小苏打的学习博客06-301247现有使用技术：1、传统场景文本...
3.2网络设计PSENet的基本框架是从FPN[21]实现的。我们首先从骨干网络中获得四个256通道的特征图（即P2，P3，P4，P5)。为了进一步组合从低到高的语义特征，我们通过功能C(·)融合了四个特征图以获取具有1024个通道的特征图F，如下所示：
PSENet方法流程.图2网络架构.1.输入图像，从主干网络获得四个256通道特征图（即P2,P3,P4,P5）。.2.通过函数C(⋅)用1024个通道融合四个特征映射得到featuremapF（进一步将语义特征从低级别升级到高级别）：.3.随后将F通过Conv(3,3)−BN−ReLU层，并减少至256...
PSENet文本检测算法来自论文《ShapeRobustTextDetectionwithProgressiveScaleExpansionNetwork》，2018年7月发表于arxiv，已被CVPR2019接收。论文作者来自南京理工大学和南京大学，其中第一作者来自南理工杨健老师PCALab组。
PSENet(ShapeRobustTextDetectionwithProgressiveScaleExpansionNetwork)论文详解《ShapeRobustTextDetectionwithProgressiveScaleExpansionNetwork》，2018年7月发表于arxiv，代码地址...
论文解读系列四：实时端到端场景文字检测识别网络ABCNet（CVPR2020论文）.摘要:文本检测算法的一个核心问题就是文本行的形状表征形式，很多文字检测算法都是通过提出新的文本框、行的形状表征方法来优化文本检测精度，包括最早由回归水平框到倾斜矩形框...
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...
论文解读系列一：CVPR2019最新论文自然场景文本检测PSENet.论文解读系列二：AAAI2020oral最新文本行检测论文DBNet.论文解读系列三：CVPR2019最新论文基于CornerNet改进的ExtremeNet.论文解读系列四：实时端到端场景文字检测识别网络ABCNet（CVPR2020论文）.论文解读…
论文解读丨表格识别模型TableMaster.摘要：在此解决方案中把表格识别分成了四个部分：表格结构序列识别、文字检测、文字识别、单元格和文字框对齐。.其中表格结构序列识别用到的模型是基于Master修改的，文字检测模型用到的是PSENet，文字识别用到的是Master...
如上图所示，图a中应为4行文本，而图c只识别为了2行，这将对后续的文本识别带来困难。因此论文提出PSENet，能够精确定位任意形状的文本实例，且对相邻的实例可以区分识别（图d）。2相关工作（1）基于回归的方法
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3.2网络设计PSENet的基本框架是从FPN[21]实现的。我们首先从骨干网络中获得四个256通道的特征图（即P2，P3，P4，P5)。为了进一步组合从低到高的语义特征，我们通过功能C(·)融合了四个特征图以获取具有1024个通道的特征图F，如下所示：
PSENet方法流程.图2网络架构.1.输入图像，从主干网络获得四个256通道特征图（即P2,P3,P4,P5）。.2.通过函数C(⋅)用1024个通道融合四个特征映射得到featuremapF（进一步将语义特征从低级别升级到高级别）：.3.随后将F通过Conv(3,3)−BN−ReLU层，并减少至256...
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