基于深度学习的场景文字检测研究进展

• 作者: 余若男 董启文 黄定江
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文字检测 深度学习 自然场景 目标检测 图像分割
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 综述论文
• 页码范围: 1-16
• 页数: 16页
• 分类号: TP391
• 字数: 10459字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2018.05.001

摘要

在大数据驱动应用的背景下,随着计算机硬件性能的提高,基于深度学习的目标检测和图像分割算法冲破了传统算法的瓶颈,成为当前计算机视觉领域的主流算法.而场景文字检测任务受到目标检测和图像分割算法发展的影响,近年来也有了极大的突破.这篇综述的目的主要有3个方面:介绍近5年场景文字检测工作进展;比较分析先进算法的优点及不足;总结该领域相关的基准数据集和评价方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余若男	华东师范大学数据科学与工程学院	3	23	2.0	3.0
2	董启文	华东师范大学数据科学与工程学院	8	41	4.0	6.0
3	黄定江	华东师范大学数据科学与工程学院	5	8	2.0	2.0