最近，场景文本检测是一个具有挑战性的任务。具有任意形状或大宽高比的文本通常很难检测。以前的基于分段的方法可以更准确地描述曲线文本，但遭受过分分割和文本粘附。在本文中，我们提出了基于关注的特征分解 - 改变 - 用于场景文本检测，它利用上下文信息和低级功能来增强基于分段的文本检测器的性能。在特征融合的阶段，我们引入交叉级注意模块来通过添加融合多缩放功能的注意机制来丰富文本的上下文信息。在概率图生成的阶段，提出了一种特征分解 - 重建模块来缓解大宽高比文本的过分分割问题，其根据其频率特性分解文本特征，然后通过添加低级特征来重建它。实验已经在两个公共基准数据集中进行，结果表明，我们的提出方法实现了最先进的性能。

由于字体，大小，颜色和方向的各种文本变化，任意形状的场景文本检测是一项具有挑战性的任务。大多数现有基于回归的方法求助于回归文本区域的口罩或轮廓点以建模文本实例。但是，回归完整的口罩需要高训练的复杂性，并且轮廓点不足以捕获高度弯曲的文本的细节。为了解决上述限制，我们提出了一个名为TextDCT的新颖的轻巧锚文本检测框架，该框架采用离散的余弦变换（DCT）将文本掩码编码为紧凑型向量。此外，考虑到金字塔层中训练样本不平衡的数量，我们仅采用单层头来进行自上而下的预测。为了建模单层头部的多尺度文本，我们通过将缩水文本区域视为正样本，并通过融合来介绍一个新颖的积极抽样策略，并通过融合来设计特征意识模块（FAM），以实现空间意识和规模的意识丰富的上下文信息并关注更重要的功能。此外，我们提出了一种分割的非量最大抑制（S-NMS）方法，该方法可以过滤低质量的掩模回归。在四个具有挑战性的数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的TextDCT在准确性和效率上都获得了竞争性能。具体而言，TextDCT分别以每秒17.2帧（FPS）和F-measure的F-MEASIE达到85.1，而CTW1500和Total-Text数据集的F-Measure 84.9分别为15.1 fps。

Recently, segmentation-based methods are quite popular in scene text detection, which mainly contain two steps: text kernel segmentation and expansion. However, the segmentation process only considers each pixel independently, and the expansion process is difficult to achieve a favorable accuracy-speed trade-off. In this paper, we propose a Context-aware and Boundary-guided Network (CBN) to tackle these problems. In CBN, a basic text detector is firstly used to predict initial segmentation results. Then, we propose a context-aware module to enhance text kernel feature representations, which considers both global and local contexts. Finally, we introduce a boundary-guided module to expand enhanced text kernels adaptively with only the pixels on the contours, which not only obtains accurate text boundaries but also keeps high speed, especially on high-resolution output maps. In particular, with a lightweight backbone, the basic detector equipped with our proposed CBN achieves state-of-the-art results on several popular benchmarks, and our proposed CBN can be plugged into several segmentation-based methods. Code will be available on https://github.com/XiiZhao/cbn.pytorch.

任意形状的文本检测是一项具有挑战性的任务，这是由于大小和宽高比，任意取向或形状，不准确的注释等各种变化的任务。最近引起了大量关注。但是，文本的准确像素级注释是强大的，现有的场景文本检测数据集仅提供粗粒的边界注释。因此，始终存在大量错误分类的文本像素或背景像素，从而降低基于分割的文本检测方法的性能。一般来说，像素是否属于文本与与相邻注释边界的距离高度相关。通过此观察，在本文中，我们通过概率图提出了一种创新且可靠的基于分割的检测方法，以准确检测文本实例。为了具体，我们采用Sigmoid alpha函数（SAF）将边界及其内部像素之间的距离传输到概率图。但是，由于粗粒度文本边界注释的不确定性，一个概率图无法很好地覆盖复杂的概率分布。因此，我们采用一组由一系列Sigmoid alpha函数计算出的概率图来描述可能的概率分布。此外，我们提出了一个迭代模型，以学习预测和吸收概率图，以提供足够的信息来重建文本实例。最后，采用简单的区域生长算法来汇总概率图以完成文本实例。实验结果表明，我们的方法在几个基准的检测准确性方面实现了最先进的性能。

深度学习的繁荣有助于场景文本检测的快速进步。在所有具有卷积网络的方法中，基于细分的方法在检测任意形状和极端纵横比的文本实例方面的优越性，引起了广泛的关注。但是，自下而上的方法仅限于其分割模型的性能。在本文中，我们提出了DPTNET（双路线变压器网络），这是一种简单而有效的体系结构，可为场景文本检测任务建模全局和本地信息。我们进一步提出了一种平行的设计，将卷积网络与强大的自我发场机制相结合，以在注意力路径和卷积路径之间提供互补的线索。此外，开发了两个路径上的双向相互作用模块，以提供通道和空间尺寸的互补线索。我们还通过向其添加额外的多头注意力层来升级集中操作。我们的DPTNET在MSRA-TD500数据集上实现了最先进的结果，并就检测准确性和速度提供了其他标准基准的竞争结果。

大多数最先进的实例级人类解析模型都采用了两阶段的基于锚的探测器，因此无法避免启发式锚盒设计和像素级别缺乏分析。为了解决这两个问题，我们设计了一个实例级人类解析网络，该网络在像素级别上无锚固且可解决。它由两个简单的子网络组成：一个用于边界框预测的无锚检测头和一个用于人体分割的边缘引导解析头。无锚探测器的头继承了像素样的优点，并有效地避免了对象检测应用中证明的超参数的敏感性。通过引入部分感知的边界线索，边缘引导的解析头能够将相邻的人类部分与彼此区分开，最多可在一个人类实例中，甚至重叠的实例。同时，利用了精炼的头部整合盒子级别的分数和部分分析质量，以提高解析结果的质量。在两个多个人类解析数据集（即CIHP和LV-MHP-V2.0）和一个视频实例级人类解析数据集（即VIP）上进行实验，表明我们的方法实现了超过全球级别和实例级别的性能最新的一阶段自上而下的替代方案。

在本文中，我们专注于探索有效的方法，以更快，准确和域的不可知性语义分割。受到相邻视频帧之间运动对齐的光流的启发，我们提出了一个流对齐模块（FAM），以了解相邻级别的特征映射之间的\ textit {语义流}，并将高级特征广播到高分辨率特征有效地，有效地有效。 。此外，将我们的FAM与共同特征的金字塔结构集成在一起，甚至在轻量重量骨干网络（例如Resnet-18和DFNET）上也表现出优于其他实时方法的性能。然后，为了进一步加快推理过程，我们还提出了一个新型的封闭式双流对齐模块，以直接对齐高分辨率特征图和低分辨率特征图，在该图中我们将改进版本网络称为SFNET-LITE。广泛的实验是在几个具有挑战性的数据集上进行的，结果显示了SFNET和SFNET-LITE的有效性。特别是，建议的SFNET-LITE系列在使用RESNET-18主链和78.8 MIOU以120 fps运行的情况下，使用RTX-3090上的STDC主链在120 fps运行时，在60 fps运行时达到80.1 miou。此外，我们将四个具有挑战性的驾驶数据集（即CityScapes，Mapillary，IDD和BDD）统一到一个大数据集中，我们将其命名为Unified Drive细分（UDS）数据集。它包含不同的域和样式信息。我们基准了UDS上的几项代表性作品。 SFNET和SFNET-LITE仍然可以在UDS上取得最佳的速度和准确性权衡，这在如此新的挑战性环境中是强大的基准。所有代码和模型均可在https://github.com/lxtgh/sfsegnets上公开获得。

场景文本检测仍然是一个具有挑战性的任务，因为可能存在极小的小或低分辨率的笔划，并且关闭或任意形状的文本。在本文中，提出了通过捕获细粒度的笔划来有效地检测文本，并在图中的分层表示之间推断结构关系。不同于由一系列点或矩形框表示文本区域的现有方法，我们通过笔划辅助预测网络（SAPN）直接本地化每个文本实例的笔划。此外，采用分层关系图网络（HRGN）来执行关系推理和预测链接的可能性，有效地将关闭文本实例和分组节点分类结果分割成任意形状的文本区域。我们介绍了一个小型数据集，其中具有笔划级注释，即SyntheTroke，用于我们模型的脱机预培训。宽范围基准测试的实验验证了我们方法的最先进的性能。我们的数据集和代码将可用。

典型的文本检测器遵循两阶段的发现策略：首先检测文本实例的精确边界，然后在定期的文本区域内执行文本识别。尽管这种策略取得了实质性进展，但有两个基本的局限性。 1）文本识别的性能在很大程度上取决于文本检测的精度，从而导致从检测到识别的潜在误差传播。 2）桥接检测和识别的ROI种植会带来背景的噪音，并在合并或从特征地图中插值时导致信息丢失。在这项工作中，我们提出了单个镜头自力更生的场景文本sottter（SRSTS），该场景通过将识别解除识别来规避这些限制。具体而言，我们并行进行文本检测和识别，并通过共享的积极锚点架起它们。因此，即使确切的文本边界要检测到具有挑战性，我们的方法也能够正确识别文本实例。此外，我们的方法可大大降低文本检测的注释成本。在常规基准和任意形状的基准上进行了广泛的实验表明，就准确性和效率而言，我们的SRST与以前的最先进的观察者相比有利。

玻璃在我们的日常生活中非常普遍。现有的计算机视觉系统忽略了它，因此可能会产生严重的后果，例如，机器人可能会坠入玻璃墙。但是，感知玻璃的存在并不简单。关键的挑战是，任意物体/场景可以出现在玻璃后面。在本文中，我们提出了一个重要的问题，即从单个RGB图像中检测玻璃表面。为了解决这个问题，我们构建了第一个大规模玻璃检测数据集（GDD），并提出了一个名为GDNet-B的新颖玻璃检测网络，该网络通过新颖的大型场探索大型视野中的丰富上下文提示上下文特征集成（LCFI）模块并将高级和低级边界特征与边界特征增强（BFE）模块集成在一起。广泛的实验表明，我们的GDNET-B可以在GDD测试集内外的图像上达到满足玻璃检测结果。我们通过将其应用于其他视觉任务（包括镜像分割和显着对象检测）来进一步验证我们提出的GDNET-B的有效性和概括能力。最后，我们显示了玻璃检测的潜在应用，并讨论了可能的未来研究方向。

我们介绍了一种名为RobustAbnet的新表检测和结构识别方法，以检测表的边界并从异质文档图像中重建每个表的细胞结构。为了进行表检测，我们建议将Cornernet用作新的区域建议网络来生成更高质量的表建议，以更快的R-CNN，这显着提高了更快的R-CNN的定位准确性以进行表检测。因此，我们的表检测方法仅使用轻巧的RESNET-18骨干网络，在三个公共表检测基准（即CTDAR TRACKA，PUBLAYNET和IIIT-AR-13K）上实现最新性能。此外，我们提出了一种新的基于分裂和合并的表结构识别方法，其中提出了一个新型的基于CNN的新空间CNN分离线预测模块将每个检测到的表分为单元格，并且基于网格CNN的CNN合并模块是应用用于恢复生成细胞。由于空间CNN模块可以有效地在整个表图像上传播上下文信息，因此我们的表结构识别器可以坚固地识别具有较大的空白空间和几何扭曲（甚至弯曲）表的表。得益于这两种技术，我们的表结构识别方法在包括SCITSR，PubTabnet和CTDAR TrackB2-Modern在内的三个公共基准上实现了最先进的性能。此外，我们进一步证明了我们方法在识别具有复杂结构，大空间以及几何扭曲甚至弯曲形状的表上的表格上的优势。

最近快速的任意形状的文本检测已成为一个有吸引力的研究主题。但是，大多数现有方法都是非实时的，这可能在智能系统中缺少。尽管提出了一些实时文本方法，但检测精度远远落后于非实时方法。为了同时提高检测精度和速度，我们提出了一种新颖的快速准确的文本检测框架，即CM-NET，基于新的文本表示方法和多透视特征（MPF）模块构造。前者可以以高效且坚固的方式通过同心掩模（cm）拟合任意形状的文本轮廓。后者鼓励网络从多个角度来了解更多厘米相关的鉴别特征，并没有提供额外的计算成本。受益于CM和MPF的优点，所提出的CM-Net只需要预测一个CM的文本实例来重建文本轮廓，并与先前的作品相比，在检测精度和速度之间实现最佳平衡。此外，为了确保有效地学习多视角特征，提出了多因素约束损耗。广泛的实验证明了所提出的CM是有效且稳健的拟合任意形状的文本实例，并且还验证了MPF的有效性和对鉴别文本特征识别的影响损失。此外，实验结果表明，所提出的CM-Net优于现有的现有最先进的（SOTA）实时文本检测方法，其均以MSRA-TD500，CTW1500，总文和ICDAR2015的检测速度和准确性。数据集。

In recent years, object detection has achieved a very large performance improvement, but the detection result of small objects is still not very satisfactory. This work proposes a strategy based on feature fusion and dilated convolution that employs dilated convolution to broaden the receptive field of feature maps at various scales in order to address this issue. On the one hand, it can improve the detection accuracy of larger objects. On the other hand, it provides more contextual information for small objects, which is beneficial to improving the detection accuracy of small objects. The shallow semantic information of small objects is obtained by filtering out the noise in the feature map, and the feature information of more small objects is preserved by using multi-scale fusion feature module and attention mechanism. The fusion of these shallow feature information and deep semantic information can generate richer feature maps for small object detection. Experiments show that this method can have higher accuracy than the traditional YOLOv3 network in the detection of small objects and occluded objects. In addition, we achieve 32.8\% Mean Average Precision on the detection of small objects on MS COCO2017 test set. For 640*640 input, this method has 88.76\% mAP on the PASCAL VOC2012 dataset.

在语义细分中，将高级上下文信息与低级详细信息集成至关重要。为此，大多数现有的分割模型都采用双线性启动采样和卷积来具有不同尺度的地图，然后以相同的分辨率对齐。但是，双线性启动采样模糊了这些特征地图和卷积中所学到的精确信息，这会产生额外的计算成本。为了解决这些问题，我们提出了隐式特征对齐函数（IFA）。我们的方法的灵感来自隐式神经表示的快速扩展的主题，在该主题中，基于坐标的神经网络用于指定信号字段。在IFA中，特征向量被视为表示2D信息字段。给定查询坐标，附近的具有相对坐标的特征向量是从多级特征图中获取的，然后馈入MLP以生成相应的输出。因此，IFA隐含地将特征图在不同级别对齐，并能够在任意分辨率中产生分割图。我们证明了IFA在多个数据集上的功效，包括CityScapes，Pascal环境和ADE20K。我们的方法可以与各种体系结构的改进结合使用，并在共同基准上实现最新的计算准确性权衡。代码将在https://github.com/hzhupku/ifa上提供。

场景文本擦除，它在自然图像中替换了具有合理内容的文本区域，近年来在计算机视觉社区中造成了重大关注。场景文本删除中有两个潜在的子任务：文本检测和图像修复。两个子任务都需要相当多的数据来实现更好的性能;但是，缺乏大型现实世界场景文本删除数据集不允许现有方法实现其潜力。为了弥补缺乏成对的真实世界数据，我们在额外的增强后大大使用了合成文本，随后仅在改进的合成文本引擎生成的数据集上培训了我们的模型。我们所提出的网络包含一个笔划掩模预测模块和背景染色模块，可以从裁剪文本图像中提取文本笔划作为相对较小的孔，以维持更多的背景内容以获得更好的修复结果。该模型可以用边界框部分删除场景图像中的文本实例，或者使用现有场景文本检测器进行自动场景文本擦除。 SCUT-SYN，ICDAR2013和SCUT-ENSTEXT数据集的定性和定量评估的实验结果表明，即使在现实世界数据上培训，我们的方法也显着优于现有的最先进的方法。

由于透明玻璃与图像中的任意物体相同，大多数现有物体检测方法产生较差的玻璃检测结果。与众不同的基于深度学习的智慧不同，只需使用对象边界作为辅助监督，我们利用标签解耦将原始标记的地图（GT）映射分解为内部扩散图和边界扩散图。与两个新生成的地图合作的GT映射破坏了物体边界的不平衡分布，导致玻璃检测质量改善。我们有三个关键贡献来解决透明的玻璃探测问题：（1）我们提出了一个三流神经网络（短暂的呼叫GlassNet），完全吸收三张地图中的有益功能。 （2）我们设计多尺度交互扩张模块，以探索更广泛的上下文信息。 （3）我们开发了一个基于关注的边界意识的功能拼接模块，用于集成多模态信息。基准数据集的广泛实验表明，在整体玻璃检测精度和边界清晰度方面，在SOTA方面对我们的方法进行了明确的改进。

Recently, models based on deep neural networks have dominated the fields of scene text detection and recognition. In this paper, we investigate the problem of scene text spotting, which aims at simultaneous text detection and recognition in natural images. An end-to-end trainable neural network model for scene text spotting is proposed. The proposed model, named as Mask TextSpotter, is inspired by the newly published work Mask R-CNN. Different from previous methods that also accomplish text spotting with end-to-end trainable deep neural networks, Mask TextSpotter takes advantage of simple and smooth end-to-end learning procedure, in which precise text detection and recognition are acquired via semantic segmentation. Moreover, it is superior to previous methods in handling text instances of irregular shapes, for example, curved text. Experiments on ICDAR2013, ICDAR2015 and Total-Text demonstrate that the proposed method achieves state-of-the-art results in both scene text detection and end-to-end text recognition tasks.

在任意形状的文本检测中，定位准确的文本边界具有挑战性且不平淡。现有方法通常会遭受间接的文本边界建模或复杂的后处理。在本文中，我们通过边界学习进行系统地呈现一个统一的粗到精细的框架，以进行任意形状的文本检测，该框架可以准确有效地定位文本边界而无需后处理。在我们的方法中，我们通过创新的文本边界明确地对文本边界进行了明确模拟迭代边界变压器以粗到十的方式。这样，我们的方法可以直接获得准确的文本边界并放弃复杂的后处理以提高效率。具体而言，我们的方法主要由特征提取主链，边界建议模块和迭代优化的边界变压器模块组成。由多层扩张卷积组成的边界提案模块将计算重要的先验信息（包括分类图，距离场和方向场），以生成粗边界建议，同时指导边界变压器的优化。边界变压器模块采用编码器模块结构，其中编码器由具有残差连接的多层变压器块构造，而解码器是一个简单的多层perceptron网络（MLP）。在先验信息的指导下，边界变压器模块将通过迭代边界变形逐渐完善粗边界建议。此外，我们提出了一种新型的边界能量损失（BEL），该损失引入了能量最小化约束和单调减少约束的能量，以进一步优化和稳定边界细化的学习。关于公开可用和挑战数据集的广泛实验证明了我们方法的最先进性能和有希望的效率。

由于不规则的形状，正常和感染组织之间的各种尺寸和无法区分的边界，仍然是一种具有挑战性的任务，可以准确地在CT图像上进行Covid-19的感染病变。在本文中，提出了一种新的分段方案，用于通过增强基于编码器 - 解码器架构的不同级别的监督信息和融合多尺度特征映射来感染Covid-19。为此，提出了深入的协作监督（共同监督）计划，以指导网络学习边缘和语义的特征。更具体地，首先设计边缘监控模块（ESM），以通过将边缘监督信息结合到初始阶段的下采样的初始阶段来突出显示低电平边界特征。同时，提出了一种辅助语义监督模块（ASSM）来加强通过将掩码监督信息集成到稍后阶段来加强高电平语义信息。然后，通过使用注意机制来扩展高级和低电平特征映射之间的语义间隙，开发了一种注意融合模块（AFM）以融合不同级别的多个规模特征图。最后，在四个各种Covid-19 CT数据集上证明了所提出的方案的有效性。结果表明，提出的三个模块都是有希望的。基于基线（RESUNT），单独使用ESM，ASSM或AFM可以分别将骰子度量增加1.12 \％，1.95 \％，1.63 \％，而在我们的数据集中，通过将三个模型结合在一起可以上升3.97 \％ 。与各个数据集的现有方法相比，所提出的方法可以在某些主要指标中获得更好的分段性能，并可实现最佳的泛化和全面的性能。

现代的高性能语义分割方法采用沉重的主链和扩张的卷积来提取相关特征。尽管使用上下文和语义信息提取功能对于分割任务至关重要，但它为实时应用程序带来了内存足迹和高计算成本。本文提出了一种新模型，以实现实时道路场景语义细分的准确性/速度之间的权衡。具体来说，我们提出了一个名为“比例吸引的条带引导特征金字塔网络”（s \ textsuperscript {2} -fpn）的轻巧模型。我们的网络由三个主要模块组成：注意金字塔融合（APF）模块，比例吸引条带注意模块（SSAM）和全局特征Upsample（GFU）模块。 APF采用了注意力机制来学习判别性多尺度特征，并有助于缩小不同级别之间的语义差距。 APF使用量表感知的关注来用垂直剥离操作编码全局上下文，并建模长期依赖性，这有助于将像素与类似的语义标签相关联。此外，APF还采用频道重新加权块（CRB）来强调频道功能。最后，S \ TextSuperScript {2} -fpn的解码器然后采用GFU，该GFU用于融合APF和编码器的功能。已经对两个具有挑战性的语义分割基准进行了广泛的实验，这表明我们的方法通过不同的模型设置实现了更好的准确性/速度权衡。提出的模型已在CityScapes Dataset上实现了76.2 \％miou/87.3fps，77.4 \％miou/67fps和77.8 \％miou/30.5fps，以及69.6 \％miou，71.0 miou，71.0 \％miou，和74.2 \％\％\％\％\％\％。 miou在Camvid数据集上。这项工作的代码将在\ url {https://github.com/mohamedac29/s2-fpn提供。