自然場景文字檢測

阿新 • • 發佈：2019-01-06

第一，用VGG16的前5個Conv stage（到conv5）得到feature map(W*H*C)
第二，在Conv5的feature map的每個位置上取3*3*C的視窗的特徵，這些特徵將用於預測該位置k個anchor（anchor的定義和Faster RCNN類似）對應的類別資訊，位置資訊。
第三，將每一行的所有視窗對應的3*3*C的特徵（W*3*3*C）輸入到RNN（BLSTM）中，得到W*256的輸出
第四，將RNN的W*256輸入到512維的fc層
第五，fc層特徵輸入到三個分類或者回歸層中。第二個2k scores 表示的是k個anchor的類別資訊（是字元或不是字元）。第一個2k vertical coordinate和第三個k side-refinement是用來回歸k個anchor的位置資訊。2k vertical coordinate表示的是bounding box的高度和中心的y軸座標（可以決定上下邊界），k個side-refinement表示的bounding box的水平平移量。這邊注意，只用了3個引數表示迴歸的bounding box，因為這裡默認了每個anchor的width是16，且不再變化（VGG16的conv5的stride是16）。迴歸出來的box如Fig.1中那些紅色的細長矩形，它們的寬度是一定的。

第六，用簡單的文字線構造演算法，把分類得到的文字的proposal（圖Fig.1（b）中的細長的矩形）合併成文字線

python+opencv+EAST做自然場景文字檢測（轉）

mark一下，感謝作者分享！ https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/81914251 英文原文連結：https://www.pyimagesearch.

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