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场景文本检测器由文本检测和识别模块组成。许多研究已经将这些模块统一为一个端到端可训练的模型,以获得更好的性能。一个典型的体系结构将检测和识别模块放置到单独的分支中,通常使用RoI pooling来让这些分支共享一个视觉特征。
导言: 基于深度学习的可端到端训练的自然场景检测与识别算法(text spotting)由于其简洁高效且统一的结构,逐渐取代了过去将检测与识别分阶段训练然后拼接在一起的方案,成为自然场景文本检测与识别的主流研究方向之一。
本⽂将提供关于PEGASUS的技术解读,以及如何在EasyNLP框架中使⽤与PEGASUS相关的文本摘要(新闻标题)生成模型。
近几年,随着深度学习在计算机视觉各个领域的兴起,出现了一些基于深度学习的场景文本检索算法,能够将场景文本检测和距离度量过程整合到一个深度神经网络中。
文本检测是文本读取识别的第一步,对后续的文本识别有着重大的影响。本文主要介绍基于区域重组的文本检测算法。
本文从vivo内容审核的实际场景入手,对比了常用的敏感词匹配算法,介绍了谛听系统几个主要场景下的敏感词匹配实践方案。
摘要:文本检测是文本读取识别的第一步,对后续的文本识别有着重大的影响。一般场景下,可以通过对通用目标检测算法进行配置修改,来实现对文本行的检测定位。本文主要介绍基于像素分割的文本检测算法。
摘要:文本检测是文本读取识别的第一步,对后续的文本识别有着重大的影响。
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