- Google 2021 本文研究了文本行识别问题。与大多数针对特定领域（如场景文本或手写文档）的方法不同，本文针对通用问题研究了一个通用体系结构，该体系结构可以从任何图像中提取文本，而不管图像源或输入模式如何。本文对两种解码器（CTC和Transformer）和三个编码器模块（双向LSTM、自我注意和GRCL）进行研究并进行广泛的实验，以比较它们在广泛使用的场景和手写数据集上的准确性和性能。 Google 2021 本文研究了文本行识别问题。与大多数针对特定领域（如场景文本或手写文档）的方法不同，本文针对通用问题研究了一个通用体系结构，该体系结构可以从任何图像中提取文本，而不管图像源或输入模式如何。本文对两种解码器（CTC和Transformer）和三个编码器模块（双向LSTM、自我注意和GRCL）进行研究并进行广泛的实验，以比较它们在广泛使用的场景和手写数据集上的准确性和性能。
- ECCV2020 通过视觉匹配的方法来做文本识别，解决文档识别中的文本文本识别多样性和泛化性问题。 ECCV2020 通过视觉匹配的方法来做文本识别，解决文档识别中的文本文本识别多样性和泛化性问题。
- 本文解读了《TransFG: A Transformer Architecture for Fine-grained Recognition》，该论文针对细粒度分类任务，提出了对应的TransFG 本文解读了《TransFG: A Transformer Architecture for Fine-grained Recognition》，该论文针对细粒度分类任务，提出了对应的TransFG
- 今天和大家一起学习文字识别中的语言模型。这是2018年发表在ACMMM的一篇论文，名为《Attention and Language Ensemble for Scene Text Recognition with Convolutional Sequence Modeling》。本文将会根据三个部分进行解读，分别是研究背景、算法模型的剖析、代码复现。 一、研究背景1.什么是场景文本识别场景... 今天和大家一起学习文字识别中的语言模型。这是2018年发表在ACMMM的一篇论文，名为《Attention and Language Ensemble for Scene Text Recognition with Convolutional Sequence Modeling》。本文将会根据三个部分进行解读，分别是研究背景、算法模型的剖析、代码复现。 一、研究背景1.什么是场景文本识别场景...
- 端到端文字识别算法Mask TextSpotter系列论文分为Mask TextSpotter v1（MTS V1），Mask TextSpotter v2（MTS V2）和Mask TextSpotter v3（MTS V3），分别发表于ECCV 2018，TPAMI 2021和ECCV 2020，其中V2是V1的期刊扩展版。限于篇幅，该系列将分为“上”、“下”两篇博客连载。 端到端文字识别算法Mask TextSpotter系列论文分为Mask TextSpotter v1（MTS V1），Mask TextSpotter v2（MTS V2）和Mask TextSpotter v3（MTS V3），分别发表于ECCV 2018，TPAMI 2021和ECCV 2020，其中V2是V1的期刊扩展版。限于篇幅，该系列将分为“上”、“下”两篇博客连载。
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- 本文介绍几篇基于区域重组的弯曲文本检测算法 本文介绍几篇基于区域重组的弯曲文本检测算法
- 在通用目标检测算法，空洞卷积能有效地提升网络的感受野，进而提升算法的性能。本次解读的文章提出了一种空洞卷积变体及对应的空洞卷积搜索方法，充分探索空洞卷积的潜力，进一步提升网络模型的性能。 在通用目标检测算法，空洞卷积能有效地提升网络的感受野，进而提升算法的性能。本次解读的文章提出了一种空洞卷积变体及对应的空洞卷积搜索方法，充分探索空洞卷积的潜力，进一步提升网络模型的性能。
- 视频OCR（Video Optical Character Recognition）用于识别视频中出现的中英文字、繁简体文字、数字等内容，包括字幕、弹幕，以及部分自然场景文字、竖直文字和艺术字。通过自动分析视频中出现的文字内容，可以识别并提取违规或者关键信息。随着数字电视的不断推广和普及，对媒介管理的有效监控对于保障出品的质量和安全具有重要的作用。 视频OCR（Video Optical Character Recognition）用于识别视频中出现的中英文字、繁简体文字、数字等内容，包括字幕、弹幕，以及部分自然场景文字、竖直文字和艺术字。通过自动分析视频中出现的文字内容，可以识别并提取违规或者关键信息。随着数字电视的不断推广和普及，对媒介管理的有效监控对于保障出品的质量和安全具有重要的作用。
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- 当前的文本行识别器为拥有更强的序列语义能力，模型多采用CNN + RNN的结构，如目前使用十分广泛的两个识别器CRNN和Aster，这些模型取得了非常好的效果。然而由于RNN只能采用串行计算，在目前大量采用并行计算设备的前提下，RNN面临着明显的速度瓶颈。而Transformer模型基于Attention实现，该操作可并行实现，因此该模型具有良好的并行性。 当前的文本行识别器为拥有更强的序列语义能力，模型多采用CNN + RNN的结构，如目前使用十分广泛的两个识别器CRNN和Aster，这些模型取得了非常好的效果。然而由于RNN只能采用串行计算，在目前大量采用并行计算设备的前提下，RNN面临着明显的速度瓶颈。而Transformer模型基于Attention实现，该操作可并行实现，因此该模型具有良好的并行性。
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