【摘 要】
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自然场景文本检测对图像内容分析和理解具有重要作用,是自动驾驶,商业票据OCR,跨模态信息检索等应用的必要前提。应用需求和深度学习技术是推动场景文本检测技术发展的核心因
【机 构】
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贵州师范大学大数据与计算机科学学院,贵州财经大学计划财务处
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自然场景文本检测对图像内容分析和理解具有重要作用,是自动驾驶,商业票据OCR,跨模态信息检索等应用的必要前提。应用需求和深度学习技术是推动场景文本检测技术发展的核心因素。本综述以时间先后顺序,回顾了近年来自然场景文本检测算法的主要进展。从场景文本数据集和场景文本检测算法两个方面对工作进行总结和分析。将文本检测网络归为“anchor”和“anchor-free”两大类别,对比讨论了各自的优点和缺点。给出了不同时期和不同类别检测模型在不同难度数据集上的检测性能对比,以增强感性认识。最后,从三个不同方向总结了现
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