【摘 要】
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文本作为信息交流的载体,是人类文明的重要标志,在自然场景的图像中广泛的存在,如车牌信息、道路指示牌等。文本相较自然场景图像中的其他内容而言,其具有更加准确丰富的信息以及更强的逻辑性。所以如何准确的定位自然图像中文本的位置,是提取、理解与分析信息的关键步骤。在过去的几年中,场景文本检测方法已经取得了很大的进步。但是大的几何差异（如:方向）是场景文本检测中的关键挑战。在本文中,首先进行实验研究了网络在
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文本作为信息交流的载体,是人类文明的重要标志,在自然场景的图像中广泛的存在,如车牌信息、道路指示牌等。文本相较自然场景图像中的其他内容而言,其具有更加准确丰富的信息以及更强的逻辑性。所以如何准确的定位自然图像中文本的位置,是提取、理解与分析信息的关键步骤。在过去的几年中,场景文本检测方法已经取得了很大的进步。但是大的几何差异（如:方向）是场景文本检测中的关键挑战。在本文中,首先进行实验研究了网络在检测场景文本时学习几何变化的能力,并发现网络只能处理有限的文本几何变化。然后,本文提出了一种新颖的具有多个分支的几何规范化模块,每个分支均由一个比例尺归一化单元和一个方向归一化单元组成,以通过至少一个分支将每个文本实例归一化为一个所需的规范几何范围。几何规范化模块是通用的,很容易插入到现有的基于卷积神经网络的文本检测器中,以构建端到端的几何规范化网络。此外,本文提出了一种几何感知训练方案,通过从统一的几何差异分布中采样和扩充文本实例来有效地训练几何规范化网络。最后,在ICDAR 2015和ICDAR 2017 MLT的流行测试集上,本文的方法使用单图片输入测试分别获得88.52和74.54的F-score,明显优于目前所有最新方法。
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