【自然場景文本檢測】PSENet: Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network

github：https://github.com/whai362/PSENet

論文：https://arxiv.org/abs/1806.02559

 

 主要思想：

網絡主要學習，Sn，Sn-1，.......，S1， 其中Sn占文字區域100%， Sn-1占文字區域90%，...........S1占文字區域50%

標簽可以利用clipper來實現

 

后期處理：先求聯通區域，即很多個S1，再利用S1作為文字區域核在S2中進行膨脹，依次進行，最后到Sn

例如：當n=4，Sn的預測可以如下表示

F_score = slim.conv2d(F, 4, 1, activation_fn=tf.nn.sigmoid, normalizer_fn=None)

天池檢測結果