Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Scene Text Detection

152 평가 기록 11 datasets

Scene Text Detection is a computer vision task that involves automatically identifying and localizing text within natural images or videos. The goal of scene text detection is to develop algorithms that can robustly detect and and label text with bounding boxes in uncontrolled and complex environments, such as street signs, billboards, or license plates.

<span class="description-source">Source: ContourNet: Taking a Further Step toward Accurate Arbitrary-shaped Scene Text Detection </span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
TextFuseNet (ResNeXt-101)
F-Measure: 92.23Precision: 93.96Recall: 90.56
논문 코드
MixNet
F-Measure: 90.5%Precision: 93.0Recall: 88.1FPS: 15.2
논문 코드
MixNet
Recall: 88.1Precision: 90.7F-Measure: 89.4FPS: 15.2
논문 코드
MixNet
F-Measure: 89.8Precision: 91.4Recall: 88.3FPS: 15.2
논문 코드
TextFuseNet (ResNeXt-101)
F-Measure: 94.61%Precision: 97.27Recall: 92.09
논문 코드
PMTD*
Precision: 84.42Recall: 76.25F-Measure: 80.13%
논문 코드
Corner-based Region Proposals
F-Measure: 59.1Precision: 55.5Recall: 63.3
논문 코드
TextCohesion
F-Measure: 86.3%
논문 -
MixNet
H-Mean: 79.7
논문 코드
BDN
F-Measure: 93.36
논문 코드
DAL
F-Measure: 82.4
논문 코드

데이터셋

11개

논문

라이브러리

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