遮罩TextSpotter v3 这是ECCV 2020纸的PyTorch。 Mask TextSpotter v3是一种端到端的可训练场景文本查找器，它采用分段提议网络（SPN）而不是RPN。 Mask TextSpotter v3显着提高了旋转，长宽比和形状的鲁棒性。 与Mask TextSpotter的关系 在这里，我们将Mask TextSpotter系列标记为Mask TextSpotter v1（ ，），Mask TextSpotter v2（ ，）和Mask TextSpotter v3（ECCV 2020论文）。 该项目是由Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International授予的。部分代码是从继承的，后者已获得MIT许可。 安装 要求： Python3（建议使用Python3.7） PyTorch>

TextFuseNet：具有更丰富融合功能的场景文本检测 该软件在PyTorch中实现了TextFuseNet：具有更丰富的融合功能的场景文本检测。 有关更多详细信息，请参阅我们的论文 。 抽象的 在自然场景中进行任意形状的文本检测是一项极富挑战性的任务。 与现有的仅基于有限特征表示感知文本的文本检测方法不同，我们提出了一个新颖的框架TextFuseNet，以利用融合的丰富特征进行文本检测。 更具体地说，我们建议从特征表示的三个级别（即字符级别，单词级别和全局级别）感知文本，然后引入一种新颖的文本表示融合技术以帮助实现鲁棒的任意文本检测。 多级特征表示可以通过将文本分解为单个字符来充分描述文本，同时仍保持其一般语义。 然后，TextFuseNet使用多路径融合体系结构从不同级别收集并合并文本的功能，该体系结构可以有效地对齐和融合不同的表示形式。 在实践中，我们提出的TextFuseNet可

OpenCV图像文本识别之序列化的EAST模型frozen_east_text_detection.pb（ps：非本人训练，我只是个搬运工）

渐进式规模扩展网络的形状鲁棒文本检测 要求 pytorch 1.1 火炬视觉0.3 pyclipper 的opencv3 gcc 4.9+ 更新 20190401 加笔者损失，结果在比较 下载 icdar 2015上的resnet50和resnet152模型： 提取代码：rxjf 资料准备 遵循icdar15数据集格式 img │ 1.jpg │ 2.jpg │ ... gt │ gt_1.txt │ gt_2.txt | ... 火车 在配置trainroot和testroot 使用以下脚本运行 python3 train.py 测试 用于在测试数据集上测试模型 配置model_path ， data_path ， gt_path ， save_path在 使用以下脚本进行测试 python3 eval.py 预测 用于推断单个图像 配置mode

文本检测和识别综述论文

OpenCV实现文本检测（EAST 文本检测器）python版。文章地址：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/121375984?spm=1001.2014.3001.5502

文本检测ICDAR2015比赛结果，包括CTPN、SegLink、EAST、PixelLink、PSENet、PixelAnchor等经典模型效果

svt有112M，这里分成两部分上传。 这是第1部分。

Python OpenCV 检测图像中的文本

Inspired by the fact that edge is an important cue to distinguish texts from background, we propose a novel scene text detection method via edge cue and multiple features, which has two main parts, i.e. candidate character region (CCR) extraction and region classification. For CCR extraction, the ed