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发布时间：2022-07-31 22:10:21 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
目前 文本检测 领域主要有两种方法，一种是Anchor-based的方法，如下 (b)所示，其主要问题是基于ancho 总结文字识别领域三大方法：1. CTC2. Attention 3. ACE (后起之秀，出自华南理工大学，速度更快，存储更小，数量级的提升）主要从三方面比较了这三种文字识别算法l 参数量（Para）l 运行内存 (Mem)l 推理速度 (Speed)基于 文本 内容的不同，可以分为长 文本 识别和短 文本 识别；基于语言符号个数的不同，又可以少类别（比如英文+数字36个字符）和多类别（中文>5000个字符）...
文本检测的今生. 目前文本检测领域的深度学习方法主要包括： 基于候选框的文本检测 (Proposal-based)、基于分割的文本检测 (Segmentation-based)、基于两者方法混合的文本检测 (Hybrid-based)、其它方法的文本检测 ．对于基于候选框的文本检测，其基本思路是先利用若干个default boxes (也称anchor)产生大量的候选文本框，再经过NMS得到最终的检测结果．对于基于分割的文本检测，其基本思路是通过分割网络结构进行像素级别的语义分割，再基于分割的结果构建文本行．.
目前文本检测领域的深度学习方法主要包括： 基于候选框的文本检测 (Proposal-based)、基于分割的文本检测 (Segmentation-based)、基于两者方法混合的文本检测 (Hybrid-based)、其它方法的文本检测 ．对于基于候选框的文本检测，其基本思路是先利用若干个default boxes (也称anchor)产生大量的候选文本框，再经过NMS得到最终的检测结果．对于基于分割的文本检测，其基本思路是通过分割网络结构进行像素级别的语义分割，再基于分割的结果构建文本行． 基于候选框的文本检测，最经典的就是基于Faster-RCNN、SSD、RFCN.
复杂场景下的文本检测与识别的难度远大于传统意义上的对于扫描文档 图像的 OCR，但是复杂场景下的文本检测与识别有很多的实用价值，应用范 围极广，如自动驾驶中识别各种交通标志、识别车辆的车牌号、提高场景的理 解能力等。 所以，做一个复杂场景的文本检测与识别系统对于智能交通、人们 出行等都有十分现实的意义。
