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自然场景下的文本检测研究的任务书
任务书：自然场景下的文本检测研究
任务概述：
本研究旨在深入探究自然场景下的文本检测技术，包括文本区域的定位和识别。在现实生活中，自然场景下的文本往往存在着字体大小和方向的变化、光照条件的变化、背景干扰等问题，因此，在自然场景下的文本检测研究中所面对的挑战较大。同时，本研究将会加入深度学习技术，探究深度学习在自然场景下的文本检测中的应用。
任务目标：
本研究的主要目标是：通过深入研究自然场景下的文本检测，实现文本区域的准确定位和文本识别，以解决自然场景下文本检测难题。
任务描述：
1.了解自然场景下的文本检测技术。
2.研究现有的自然场景下文本检测的算法和模型，包括传统方法、深度学习方法等，分析其优缺点。
3.探究深度学习在自然场景下文本检测中的应用，特别是卷积神经网络的使用。
4.构建文本检测的数据集，并进行数据预处理。
5.设计文本检测算法，包括文本区域定位和文本识别，并论证算法的有效性。
6.对实验结果进行分析和比较，探讨算法的性能和效率。
7.提出改进方案，优化算法。
任务要求：
1.深入理解自然场景下文本检测的难点和挑战，并提出解决方案。
2.熟悉常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
3.具有良好的编程能力，能够独立完成软件编写，能够使用Python、C++等语言进行开发。
4.对文献的分析和总结能力强，能够独立查找和阅读相关文献。
5.有较强的写作能力和沟通能力。
评分标准：
1.文献综述：掌握自然场景下文本检测技术和研究进展，分析传统方法和深度学习方法的优缺点，能够准确阐述问题并提出解决方案。占总分20%。
2.实验设计和算法实现：能够构建文本检测的数据集，并进行数据预处理，设计文本检测算法，包括文本区域定位和文本识别，并论证算法的有效性。占总分40%.
3.实验结果分析和讨论：对实验结果进行分析和比较，探讨算法的性能和效率。能够提出改进方案，优化算法。占总分30%。
4.文献综述与实验报告的写作能力：能够准确表达研究思路和实验结果，语言表述规范，思路清晰。占总分10%。
任务时间：
该研究需要在3个月内完成，期限为2022年9月至2022年12月。
参考文献：
1.Liu,W.,Anguelov,D.,Erhan,D.,Szegedy,C.,Reed,S.,Fu,C.Y.,&Berg,A.C.(2016).SSD:Singleshotmultiboxdetector.InEuropeanconferenceoncomputervision(pp.21-37).Springer,Cham.
2.Jiang,J.,Yang,J.,Ye,R.,&Su,Y.(2017).R2CNN:RotationalregionCNNfororientationrobustscenetextdetection.arXivpreprintarXiv:1706.09579.
3.Yao,C.,Bai,X.,&Liu,W.(2016).Aunifiedframeworkformultilingualdocumentdetectionandrecognition.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.3736-3744).
4.Lu,Y.,Yao,C.,&Bai,X.(2016).Scenetextdetectionandrecognition:Recentadvancesandfuturetrends.FrontiersofComputerScience,10(1),19-36.