本文方法是对STDSTD（Semantic Text Detector）：一种基于语义特征的场景文本检测方法的改进...
DBNet 简介 由于分割网络的结果可以准确描述诸如扭曲文本的场景，因而基于分割的自然场景文本检测方法变得流行起来...
Abstract 近年来，基于分割的方法在场景文本检测中非常流行，因为分割结果可以更准确地描述各种形状的场景文本，...
车道线检测算法通常分为两种类型：一种是基于基于视觉特征来做语义分割或者实例分割，例如LaneNet和SCNN；另一...
行人检测，现在有基于全局特征的方法，基于人体部位的，基于立体的。 基于全局的是从边缘特征，形状特征，统计特征或变换...
基于语义流的快速而准确的场景解析：主要创新点在提出用类似光流的方法来解决相邻特征的对齐问题——FAM（流对齐模块）...
Abstract 场景文本的检测和识别已受到越来越多的研究关注。现有方法可以大致分为两类：基于字符的和基于分割的。...
引言： 自然场景图像文本的定位与识别和基于文本的图像检索，该系统基于两个机制，检测方面是region propos...
潜在语义分析LSA：是一种无监督学习，主要用于文本的话题分析。特点：通过矩阵分解发现文本与单词直接的基于话题的语义...
MSER — 自然场景文本检测文本检测之EASTEAST: An Efficient and Accurate S...
本文标题：STD++：一种基于语义特征的任意方向场景文本检测方法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/dehrmctx.html
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