• CVPR根據重要程度分為oral，spotlights，poster三個等級，前兩個是口頭報道，最后一個有海報的展示

OCR 深度學習

• 文本檢測
  • 在ICDAR 2013 和ICDAR 2015 數據集上
  • CVPR 2018的論文《FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network 精度 0.9左右
• 文本識別
  • 《ASTER: An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification》，這篇文章發表于PAMI2018，來自華中科技大學白翔老師組
• 端到端的文本識別
  • 包含文本檢測 和識別的全流程
  • 商湯的FOTS 和華科的Mask TextSpotter 很不錯
  • 但是效果不佳，IC15 0.6 ，IC13 0.8
  • 自然場景文本檢測
    • ABCnet
  • 文本風格遷移
    • 可以用機器學習的大作業
    • SwapText: Image Based Texts Transfer in Scenes
    • 阿里巴巴的

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OCR 深度学习 综述的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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