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CTPN原理

文章思路很不错,利用了文字作为object本身的提点,设计固定宽度的anchor,减少学习的空间。

网络结构

QQ20170511-104830

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特点

  • 不是在字的级别,最终输出是在行的级别
  • 对每一行,每一个feature map位置,固定需要回归的框的宽度为16像素,需要预测k个anchor的高度和数值方向
  • side-refinement用来预测每一个anchor的x的坐标,准确率有效得到提升

 

参考

《Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network》

实现:https://github.com/tianzhi0549/CTPN

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