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發布時間：2022-07-31 22:10:21 作者：知網小編 來源：www.elxoepd.cn
目前 文本檢測 領域主要有兩種方法，一種是Anchor-based的方法，如下 (b)所示，其主要問題是基于ancho 總結文字識別領域三大方法：1. CTC2. Attention 3. ACE (后起之秀，出自華南理工大學，速度更快，存儲更小，數量級的提升）主要從三方面比較了這三種文字識別算法l 參數量（Para）l 運行內存 (Mem)l 推理速度 (Speed)基于 文本 內容的不同，可以分為長 文本 識別和短 文本 識別；基于語言符號個數的不同，又可以少類別（比如英文+數字36個字符）和多類別（中文>5000個字符）...
文本檢測的今生. 目前文本檢測領域的深度學習方法主要包括： 基于候選框的文本檢測 (Proposal-based)、基于分割的文本檢測 (Segmentation-based)、基于兩者方法混合的文本檢測 (Hybrid-based)、其它方法的文本檢測 ．對于基于候選框的文本檢測，其基本思路是先利用若干個default boxes (也稱anchor)產生大量的候選文本框，再經過NMS得到最終的檢測結果．對于基于分割的文本檢測，其基本思路是通過分割網絡結構進行像素級別的語義分割，再基于分割的結果構建文本行．.
目前文本檢測領域的深度學習方法主要包括： 基于候選框的文本檢測 (Proposal-based)、基于分割的文本檢測 (Segmentation-based)、基于兩者方法混合的文本檢測 (Hybrid-based)、其它方法的文本檢測 ．對于基于候選框的文本檢測，其基本思路是先利用若干個default boxes (也稱anchor)產生大量的候選文本框，再經過NMS得到最終的檢測結果．對于基于分割的文本檢測，其基本思路是通過分割網絡結構進行像素級別的語義分割，再基于分割的結果構建文本行． 基于候選框的文本檢測，最經典的就是基于Faster-RCNN、SSD、RFCN.
復雜場景下的文本檢測與識別的難度遠大于傳統意義上的對于掃描文檔 圖像的 OCR，但是復雜場景下的文本檢測與識別有很多的實用價值，應用范 圍極廣，如自動駕駛中識別各種交通標志、識別車輛的車牌號、提高場景的理 解能力等。 所以，做一個復雜場景的文本檢測與識別系統對于智能交通、人們 出行等都有十分現實的意義。
