基于深度学习的场景文字检测综述

• 作者: 姜维 张重生 殷绪成
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 场景文字 检测定位
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 1152-1161
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 5391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.05.024

摘要

近年来,基于深度学习的场景文字检测技术取得重要进展.本文综述了该技术在2014～2018年间的最新工作,将其分为传统区域建议方法、文字建议网络方法、基于分割的方法以及文字建议网络与分割的混合方法,并对各类方法的优劣进行分析.本文还展望了未来发展趋势,指出未来研究热点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷绪成	北京科技大学计算机与通信工程学院	9	92	5.0	9.0
2	张重生	河南大学计算机与信息工程学院	4	13	2.0	3.0
3	姜维	华北水利水电大学信息工程学院	4	7	1.0	2.0