Character Region Awareness for Text Detection
Abstract
近年来出现了基于神经网络的场景文本检测方法,并取得了良好的效果。以前使用刚性词级边界框训练的方法在以任意形状表示文本区域方面表现出局限性。本文提出了一种新的场景文本检测方法,通过挖掘每个字符和字符之间的亲和度来有效地检测文本区域。为了克服单个字符级标注的不足,我们提出的框架既利用了给定的合成图像的字符级标注,也利用了通过学习的临时模型获取的真实图像的估计的字符级地面事实。为了估计角色之间