摘要：
介绍了一个针对小目标的benchmark库，并对传统的R-CNN进行修改（对RPN进行修改，利用了proposal的上下文），用来检测小目标。 阅读全文
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单词识别，用maxout版的CNN提特征，RNN+CTC做分类，和白翔的CRNN类似 阅读全文
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SSD文章的主要内容总结 阅读全文
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目标检测方法总结之R-CNN系列 阅读全文
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主要解决文字检测问题，采用SSD的改进版检测文字，加入CRNN的单词识别后组成端到端的结果 阅读全文
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本文方法对白翔CVPR2012上的检测文章进行扩展成端到端，利用“特征共享”把检测的RF分类器扩展成即可以检测也可以识别的分类器，对字符识别采用了基于字典搜索的误差矫正方法。 阅读全文
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使用修改版hed(融合了文字区域，字符区域，单词方向的信息）得到三个response map，再用图模型求最小割的方法求文本线 阅读全文
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文本检测，主要是对fasterRCNN进行改进用来检测文字，先用inception-RPN（RPN网络后接inception）提取候选区域，再利用text-detection（2层的ROI-pooling，分为文字，非文字，有歧义这三类）去除非单词区域 阅读全文
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使用多尺度的symmetry feature和apeareance feature训练RandomForest检测候选像素点，利用像素点的角度和距离约束聚合成字符串区域，再用字符级和字符串级的CNN分类器过滤非文字串 阅读全文
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文字检测问题，使用CE-MSERs提取候选字符区域，再用text-CNN过滤非字符区域，再用普通的字符串分组和切割算法进行检测 阅读全文
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利用MSER提取候选区域，提出新的文字特征训练SVM的背景，字符，字符串三类分类器，再形成文本线，并用图割方法对检测结果进行调整 阅读全文
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用FCN做文字检测，text-block FCN检测文本块，结合MSER与文本块检测文本线，最后利用centroid FCN检测字符质心来过滤非文字串 阅读全文
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用传统的自下而上的方法做任意方向的文字检测，先用SWT提取候选区域，再用字符级和字符串级的两种分类器过滤噪声。 阅读全文
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BaiXiang的CRNN论文阅读，主要解决单词图像识别问题，利用CNN提取特征，RNN（BLSTM+CTC）进行序列识别 阅读全文