在ssd中,每一个特征图的每一个像素会生成多个default box,但是在seglink中,只有一个宽高比为1的default box。 links分为Within-Layer Link和Cross-Layer Link,分别表示特征图内和跨特征图的segment是否应该相连。 每个link有两个分数,一个用是正分,一个是负分,正分用来表示二者是否属于同一个单词;负分表示二者是...
通过Link检测,SegLink能够将分散的Segment链接起来,形成完整的文本行。 三、SegLink的优势 适应性强:SegLink模型对于复杂背景和文本方向变化的适应性很强,能够准确检测各种倾斜角度的文本。 检测精度高:通过智能地将文本分割成多个段落并关联这些片段,SegLink在检测精度上表现出色。 跨平台兼容性:尽管主要测试环境为Ubuntu ...
SegLink算法的创新之处在于同时检测片段和链接,并通过学习片段之间的连接关系来表示是否属于同一文本行或单词。这种策略使得SegLink能够有效地处理复杂场景下的文本检测问题,如角度倾斜、文本变形等。 此外,SegLink算法还具有以下优势: 多方向检测:能够检测具有旋转角度的文本,适用于自然场景中的多方向文本检测。 多尺度检测...
通过这两种链接方式,SegLink模型能够将不同尺度和方向的segments有效地连接起来,形成完整的文本行。 SegLink模型的检测过程可以分为三个阶段:首先是segment检测阶段,通过卷积预测器输出segments的置信度和偏移量;其次是link检测阶段,确定segments之间的连接关系;最后是合并算法阶段,将属于同一个文本行的segments合并成一个完...
一、SegLink模型的主要思想 SegLink模型的检测过程主要如下: 1、首先是检测生成一个一个的segment(切片),如上图黄色框,这些segment(切片)是文本行(或单词)的一部分,可能是一个字符,或者是一个单词,或者是几个字符 2、通过link(链接)将属于同一个文本行(或者单词)的segment(切片)连接起来,如上图绿色线条。link(...
文本检测之SegLink 核心idea是将文本分成两个元素,一个成为segment一个称为link。segment是一个覆盖文字的框,link是接两个segment,指示他们是否属于同一个词或者行。 摘要 目前比较先进的文字识别方法都是针对水平拉丁文字,并且速度上不够快。在这里我们引入了一个seglink-一个旋转文字识别方法。这个方法的主要思想是将...
SegLink将检测文本行的任务分解为检测segment和link的两个小任务,依然是采用了SSD结构,重点是改变了网络的输出,即数据的表现形式,然后融合两个小任务的结果最终输出文本行。完整结构如图4。 图4 SegLink网络结构。网络由卷积特征层(显示为灰色块)和卷积预测器(灰色细箭头)组成。卷积滤波器的格式为"(#filters),k(ker...
本文简要介绍Pattern Recognition 2019论文“SegLink++: Detecting Dense and Arbitrary-shaped Scene Text by Instance-aware Component Grouping”的主要工作。该论文提出一种对文字实例敏感的自下而上的文字检测方法,解决了自然场景中密集文本和不规则文本的检测问题。该论文提出的Instance-aware Component Grouping(ICG)方...
简介:CTPN、TextBoxes、SegLink、RRPN、FTSN、DMPNet…你都掌握了吗?一文总结OCR必备经典模型 4、 RRPN RRPN(Rotation Region Proposal Network)即基于文本倾斜角信息的旋转区域建议网络,是一种基于旋转的自然场景图像任意文本检测框架,能够基于旋转的方法和一个端到端的文本检测系统来进行任意方向的文本检测。
【论文解读】【文字检测】SegLink 技术标签:图像识别OCR文字检测神经网络深度学习 Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments 一、作者 二、主要思想 将文本检测的全局问题拆分成两个局部可检测元素:segments和links;然后使用这两个元素合并成为bbox。 三、Overview 3.1 优势: - 适用于任意长度文本...