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ByLart,2018-12-2早上九点多才起床，天阴下雨，阴阴沉沉，睡意更显浓厚。在被窝里又挣扎了许久。稍微放松了下，才下了床。迟起的早晨也注定了这一天整体的偏移。上午看了看RFCN的论文，因为昨天看了这篇论文之…
基于候选框的文本检测(Proposal-based)基于候选框的文本检测，最经典的就是基于Faster-RCNN、SSD、RFCN.基于FasterRCNN的文本检测LSPR该文章的主要思想是在传统two-stage目标检测框架的基础上，增加了水平7个维度和竖直7个维度的各2个点的回归，减少网络计算量的同时加入了回归点的先验知识，实现任意...
Deformable-RFCN的细节蛮多的，这里就不再赘述了，感兴趣可以查看论文或者搜索相关资料，我后面有空再写写。7.结论总的来说，SNIP这个算法从数据集入手，证明了尺度和图像金字塔在目标检…
本文只是语法模型的冰山一角，另一篇论文InterpretableR-CNN[4]，也用到了语法模型，和RFCN方法结合，获得一种目标的partconfiguration。这种语法模型目前还在探索之中，尤其是和深度神经网络结合的工作，以及和GAN、RL等不同范式的深度学习方法结合，应该会有有趣的工作。
论文下载方法概括方法概述该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络（backbone）外，包括两个并行分支和一个后处理。第一个分支是通过一个DSSD网络进行角点检测来提取候选文字区域，第二个分支是利用类似于RFCN...
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基于候选框的文本检测(Proposal-based)基于候选框的文本检测，最经典的就是基于Faster-RCNN、SSD、RFCN.基于FasterRCNN的文本检测LSPR该文章的主要思想是在传统two-stage目标检测框架的基础上，增加了水平7个维度和竖直7个维度的各2个点的回归，减少网络计算量的同时加入了回归点的先验知识，实现任意...
Deformable-RFCN的细节蛮多的，这里就不再赘述了，感兴趣可以查看论文或者搜索相关资料，我后面有空再写写。7.结论总的来说，SNIP这个算法从数据集入手，证明了尺度和图像金字塔在目标检…
本文只是语法模型的冰山一角，另一篇论文InterpretableR-CNN[4]，也用到了语法模型，和RFCN方法结合，获得一种目标的partconfiguration。这种语法模型目前还在探索之中，尤其是和深度神经网络结合的工作，以及和GAN、RL等不同范式的深度学习方法结合，应该会有有趣的工作。
论文下载方法概括方法概述该方法用一个端到端网络完成文字检测整个过程——除了基础卷积网络（backbone）外，包括两个并行分支和一个后处理。第一个分支是通过一个DSSD网络进行角点检测来提取候选文字区域，第二个分支是利用类似于RFCN...
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