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基于实例分割的场景图像文字检测的开题报告
一、选题背景
场景图像文字检测是一项重要的计算机视觉任务，在自动驾驶、文档识别、广告检测等领域有着广泛的应用。通常来说，场景图像文字检测包括文字检测和区域分割两个任务。传统的方案通常采用基于边缘和特征的方法，但是这种方法对于场景多变的情况下，效果不是很好。近年来，深度学习的飞速发展，特别是基于实例分割的方法，取得了较好的效果。因此，我们选择基于实例分割的方案来解决场景图像的文字检测。
二、研究内容
本文的研究内容主要包括两个方面：一是基于实例分割的文字检测方法；二是数据集收集与标注。
1、方法研究
基于实例分割的文字检测通常由以下三个部分组成：特征提取、区域分割和后处理。具体流程如下：
（1）特征提取
从场景图像中提取出文字区域可能存在的特征，以用于后续的分割任务。我们采用了ResNet作为特征提取器，并在其基础上进行了改进。
（2）区域分割
将图像中的文字区域分割出来，即将每个文字区域对应到实例分割结果中。我们采用MaskR-CNN实现，将ResNet提取的特征送入MaskR-CNN进行实例分割。
（3）后处理
对实例分割结果进行后处理，去除冗余的区域，保留有用的区域。我们采用了NMS算法进行后处理。
2、数据集处理
对于场景图像文字检测任务来说，数据集的收集与标注是非常重要的。我们将会在网络上收集大量的场景图像，以及通过在线平台进行标注。在数据集标注中，我们会注意以下几个问题：
（1）标注精度：标注的区域要尽可能准确，不能出现漏标或者错标的情况。
（2）标注数量：数据集应该具有一定的规模，以检测不同场景下的文字。
（3）数据多样性：数据集应该涵盖不同的字体、字号、颜色和背景等情况，以增加模型的泛化能力。
三、研究意义
本文的研究意义主要表现在以下几个方面：
（1）提高场景图像文字检测的准确率，使得该任务在实际应用中具有更好的性能。
（2）推广基于实例分割的方法，为该领域的进一步研究提供参考。
（3）获取一份新的数据集，并对该数据集进行标注，提供了一个新的数据集资源。
四、研究方法
本文将采用以下方法来完成上述研究：
（1）搭建基于实例分割的文字检测模型，进行训练，并测试实验结果。
（2）收集大量的场景图像数据，并将其进行标注。
（3）对于实验结果进行分析和总结，并进行成果报告。
五、预期结果
本文预期能够提出一种新的、基于实例分割的场景图像文字检测方法，并获得一个新的数据集资源。根据该方法进行实验得出的结果，我们可以与传统方法进行比较，得出其优越性和有效性。希望本研究能够为场景图像文字检测研究提供参考，并有助于该领域的进一步发展。
六、结语
基于实例分割的场景图像文字检测是一个相对新的领域，但是其在自动驾驶、文档识别、广告检测等领域具有较广泛的应用前景。虽然该领域已有一些研究，但是该任务的难度依然较大。通过本文的研究，我们希望能够提出一种效果更好的方案，并为该领域的相关研究提供新的启示。