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高精度PSEnet文本检测在windows/linux运行教程

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机器学习AI算法工程
发布2020-07-21 10:31:48
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发布2020-07-21 10:31:48
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文章被收录于专栏:机器学习AI算法工程

PSEnet核心是为了解决不能区分相邻文本的问题,以及对任意形状文本的检测问题。PSEnet依然采用基于分割的方式,对文本行不同核大小做预测,然后采用渐进式扩展算法扩展小尺度kernel到最终的文本行大小。因为在小尺度kernel之间存在比较大的margin,因此能够很好的区分相邻的文本行。最终结果在icdar2015和icdar2017都取得了sota的效果,而其最大的亮点是在SCUT-CTW1500弯曲文本数据集上取得了超过先前最好算法6.37%的结果。

PSENet PANNet DBNet 三个文本检测算法异同

PSEnet 文本检测示例:

下面分别介绍PSEnet 在windows 和linux上成功运行的介绍

首先下载项目代码

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