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该算法的检测过程主要分为三部分,首先检测生成的各个切片,即上图中的所有黄色框;接着对这些属于同一个文本行的黄色框进行连接;最后再通过合并算法,将这些切片与链接合并为一个完整的文本行,得到完整文本行的检测位置及旋转角度整个架构采取了SSD的思路,在切片检测上,通过「套框」的方式,对结果进行回归IMDB影评剧透检测尽管检测算法有些难度,但本次AI研习社(htt://god.yaxihe.com/)推出的比赛主要考验的是大家的识别编码能力,赛题将重心落在了判断部分本次大赛「IMDB影评剧透检测」的目标为:正确识别测试集影评是否为包含剧透信息因此,不必要考虑文字不工整、图像清晰度差等更复杂的问题大赛提供了免费云训练GPU资源,以及基础奖金池为2000元~比赛一共设置了三种奖项,包括了:参与奖(30%)、突破奖(20%)、排名奖(50%),三种奖项互不冲突首先,我们检测文本框中的一部分,判断其是否为文本内容;然后我们将属于同一文本框的每个小文本框合并,从而得到一个完整的文本框,最终完成文本检测任务除此之外,CTPN还提出在文本检测中加入RNN来进一步提升效果虽然RNN常用于序列模型;但在CTPN算法中,组成完整文本框的多个小文本框也可以属于序列模型,因此使用RNN模型可以利用过去或未来的信息来学习和预测,从而提升识别效果尽管CTPN文本检测方法能够在自然场景下较好的实现对文字的检测,但在处理非水平文本时,该算法则表现出了不太理想的效果

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