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。

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.

几乎所有场景文本发现（检测和识别）方法依赖于昂贵的框注释（例如，文本线框，单词级框和字符级框）。我们首次证明培训场景文本发现模型可以通过每个实例的单点的极低成本注释来实现。我们提出了一种端到端的场景文本发现方法，将场景文本拍摄作为序列预测任务，如语言建模。给予图像作为输入，我们将所需的检测和识别结果作为一系列离散令牌制定，并使用自动回归变压器来预测序列。我们在几个水平，多面向和任意形状的场景文本基准上实现了有希望的结果。最重要的是，我们表明性能对点注释的位置不是很敏感，这意味着它可以比需要精确位置的边界盒更容易地注释并自动生成。我们认为，这种先锋尝试表明了场景文本的重要机会，比以前可能的比例更大的比例更大。

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。

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。

Scene text spotting is of great importance to the computer vision community due to its wide variety of applications. Recent methods attempt to introduce linguistic knowledge for challenging recognition rather than pure visual classification. However, how to effectively model the linguistic rules in end-to-end deep networks remains a research challenge. In this paper, we argue that the limited capacity of language models comes from 1) implicit language modeling; 2) unidirectional feature representation; and 3) language model with noise input. Correspondingly, we propose an autonomous, bidirectional and iterative ABINet++ for scene text spotting. Firstly, the autonomous suggests enforcing explicitly language modeling by decoupling the recognizer into vision model and language model and blocking gradient flow between both models. Secondly, a novel bidirectional cloze network (BCN) as the language model is proposed based on bidirectional feature representation. Thirdly, we propose an execution manner of iterative correction for the language model which can effectively alleviate the impact of noise input. Finally, to polish ABINet++ in long text recognition, we propose to aggregate horizontal features by embedding Transformer units inside a U-Net, and design a position and content attention module which integrates character order and content to attend to character features precisely. ABINet++ achieves state-of-the-art performance on both scene text recognition and scene text spotting benchmarks, which consistently demonstrates the superiority of our method in various environments especially on low-quality images. Besides, extensive experiments including in English and Chinese also prove that, a text spotter that incorporates our language modeling method can significantly improve its performance both in accuracy and speed compared with commonly used attention-based recognizers.

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。

从卷积神经网络的快速发展中受益，汽车牌照检测和识别的性能得到了很大的改善。但是，大多数现有方法分别解决了检测和识别问题，并专注于特定方案，这阻碍了现实世界应用的部署。为了克服这些挑战，我们提出了一个有效而准确的框架，以同时解决车牌检测和识别任务。这是一个轻巧且统一的深神经网络，可以实时优化端到端。具体而言，对于不受约束的场景，采用了无锚方法来有效检测车牌的边界框和四个角，这些框用于提取和纠正目标区域特征。然后，新型的卷积神经网络分支旨在进一步提取角色的特征而不分割。最后，将识别任务视为序列标记问题，这些问题通过连接派时间分类（CTC）解决。选择了几个公共数据集，包括在各种条件下从不同方案中收集的图像进行评估。实验结果表明，所提出的方法在速度和精度上都显着优于先前的最新方法。

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。

近年来，场景文本检测和识别的研究重点已转移到任意形状文本，文本形状表示是一个基本问题。理想的表示应紧凑，完整，高效和可重复使用，以便我们认为后续认可。但是，以前的表示在一个或多个方面存在缺陷。薄板间隙（TPS）转换在场景文本识别方面取得了巨大成功。受到这一点的启发，我们逆转了它的用法，并精致地将TPS视为任意形状文本表示的精美表示。 TPS表示是紧凑，完整和有效的。使用预测的TPS参数，可以将检测到的文本区域直接纠正到近冬季的参数，以帮助后续识别。为了进一步利用TPS表示的潜力，提出了边界对准损失。基于这些设计，我们实现了文本检测器tpsnet，可以方便地将其扩展到文本次数。对几个公共基准的广泛评估和消融表明，提出的文本表示和斑点方法的有效性和优势。特别是，TPSNET在ART数据集上实现了4.4 \％（78.4 \％vs. 74.0 \％）的检测F量改进，并且在5.0 \％（78.5 \％vs. 73.55）上进行了端到端的斑点f-Measure改进。 \％）在总文本上，这是没有铃铛和口哨的大边缘。

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。

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.

近年来，文本发现的主要范例是将文本检测和识别的任务结合到一个端到端的框架中。在此范式下，这两个任务都是通过从输入图像中提取的共享全局特征图操作来完成的。端到端方法面临的主要挑战之一是识别跨音阶变化（较小或较大的文本）和任意单词旋转角的文本时的性能退化。在这项工作中，我们通过提出一种新型的全球到本地关注机制来解决这些挑战，用于文本斑点，称为玻璃，将全球和本地特征融合在一起。全局功能是从共享骨干线中提取的，从整个图像中保留上下文信息，而本地功能则在调整大小的高分辨率旋转的单词作物上单独计算。从当地农作物中提取的信息减轻了尺度和单词旋转的许多固有困难。我们显示了跨音阶和角度的性能分析，突出了尺度和角度的肢体的改善。此外，我们引入了一个方向感知的损失项，以监督检测任务，并显示其对所有角度的检测和识别性能的贡献。最后，我们通过将玻璃纳入其他领先的文本发现架构，改善其文本斑点性能来表明玻璃是一般的。我们的方法在包括新发布的Textocr在内的多个基准上实现了最新的结果。

不规则形状的文本为场景文本检测带来了挑战（STD）。尽管现有的基于轮廓点序列的方法达到了可比的性能，但它们无法涵盖一些高度弯曲的色带样文本线条。它导致文本拟合能力和性病技术应用有限。考虑到上述问题，我们将文本几何特征和生物学结合起来，设计基于天然叶子的文本表示方法（LVT）。具体而言，发现叶静脉是一张普遍定向的图，可以很容易地覆盖各种几何形状。受其启发，我们将文本轮廓视为叶边缘，并通过主，侧向和薄静脉表示。我们进一步构建基于LVT的检测框架，即Leaftext。在文本重建阶段，Leftext模拟了叶片生长过程以重建文本轮廓。它在笛卡尔坐标中生长主要静脉，首先将文本大致定位。然后，沿极坐标的主要静脉生长方向产生侧静脉和细静脉。他们负责分别产生粗轮廓和精炼。考虑到侧静脉对主静脉的深度依赖性，提出了多方向平滑（MOS）以增强主静脉的鲁棒性，以确保可靠的检测结果。此外，我们提出了全球激励损失，以加速侧静脉和薄静脉的预测。消融实验表明，LVT能够精确描绘任意形状的文本并验证MOS和全球激励损失的有效性。比较表明，Leftext优于MSRA-TD500，CTW1500，Total-Text和ICDAR2015数据集的现有最新方法（SOTA）方法。

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。

现有的实时文本检测器通过直接缩小掩码来重建文本轮廓，这简化了框架，可以使模型快速运行。然而，对预测的收缩掩模的强烈依赖导致检测结果不稳定。此外，收缩掩模的辨别是Pixelive预测任务。通过收缩掩模监督网络只会失去许多语义上下文，这导致了对收缩掩模的错误检测。为了解决这些问题，我们构建一个有效的文本检测网络，用于文本检测（ASMTD）的自适应缩小掩模，这提高了训练期间的精度并降低了推理过程的复杂性。首先，提出了自适应收缩掩模（ASM）来表示通过收缩掩模和独立的自适应偏移来表示文本。它削弱了文本到收缩掩模的耦合，从而提高了检测结果的稳健性。然后，设计超像素窗口（SPW）以监督网络。它利用每个像素的周围环境来提高预测收缩掩模的可靠性，并且在测试期间不会出现。最后，构造轻量级特征合并分支以降低计算成本。如实验中所示，我们的方法优于现有的现有最先进的（SOTA）方法，以检测准确性和速度在多个基准上。

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。

Due to object detection's close relationship with video analysis and image understanding, it has attracted much research attention in recent years. Traditional object detection methods are built on handcrafted features and shallow trainable architectures. Their performance easily stagnates by constructing complex ensembles which combine multiple low-level image features with high-level context from object detectors and scene classifiers. With the rapid development in deep learning, more powerful tools, which are able to learn semantic, high-level, deeper features, are introduced to address the problems existing in traditional architectures. These models behave differently in network architecture, training strategy and optimization function, etc. In this paper, we provide a review on deep learning based object detection frameworks. Our review begins with a brief introduction on the history of deep learning and its representative tool, namely Convolutional Neural Network (CNN). Then we focus on typical generic object detection architectures along with some modifications and useful tricks to improve detection performance further. As distinct specific detection tasks exhibit different characteristics, we also briefly survey several specific tasks, including salient object detection, face detection and pedestrian detection. Experimental analyses are also provided to compare various methods and draw some meaningful conclusions. Finally, several promising directions and tasks are provided to serve as guidelines for future work in both object detection and relevant neural network based learning systems.

端到端的文本发现最近由于其对全球优化的好处和对实际应用的高可维护性而引起了极大的关注。但是，输入量表一直是一个艰难的权衡，因为认识到一个小的文本实例通常需要扩大整个图像，从而带来了高度的计算成本。在本文中，为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的成本效益动态低分辨率蒸馏（DLD）文本斑点框架，该框架旨在推断出不同的小但可识别的分辨率中的图像，并在准确性和效率之间取得更好的平衡。具体而言，我们采用一个分辨率选择器来动态地确定不同图像的输入分辨率，这是通过推理准确性和计算成本来限制的。在文本识别分支上进行了另一种顺序知识蒸馏策略，使低分辨率输入获得与高分辨率图像相当的性能。可以在任何当前文本斑点框架中采用提出的方法，并在任何文本斑点框架中采用以提高可实用性。对几个文本斑点基准测试的广泛实验表明，所提出的方法极大地提高了低分辨率模型的可用性。该代码可从https://github.com/hikopensource/davar-lab-ocr/获得。

几十年来，手写的中文文本识别（HCTR）一直是一个活跃的研究主题。但是，大多数以前的研究仅关注裁剪文本图像的识别，而忽略了实际应用程序中文本线检测引起的错误。尽管近年来已经提出了一些针对页面文本识别的方法，但它们要么仅限于简单布局，要么需要非常详细的注释，包括昂贵的线条级别甚至角色级边界框。为此，我们建议Pagenet端到端弱监督的页面级HCTR。 Pagenet检测并识别角色并预测其之间的阅读顺序，在处理复杂的布局（包括多方向和弯曲的文本线路）时，这更健壮和灵活。利用所提出的弱监督学习框架，Pagenet只需要对真实数据进行注释。但是，它仍然可以在字符和线级别上输出检测和识别结果，从而避免标记字符和文本线条的界限框的劳动和成本。在五个数据集上进行的广泛实验证明了Pagenet优于现有的弱监督和完全监督的页面级方法。这些实验结果可能会引发进一步的研究，而不是基于连接主义时间分类或注意力的现有方法的领域。源代码可在https://github.com/shannanyinxiang/pagenet上获得。