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基于共享卷积特征图谱的趋向于端到端的场景文字识别的任务书
一、任务背景
场景文字识别是近年来计算机视觉领域备受关注的一个研究热点。与传统的手写体或印刷体识别不同，场景文字识别需要解决输入图像复杂多变、光照、角度、距离等因素的干扰，同时还需要考虑文本行方向、位置、长度等信息。场景文字识别在自动驾驶、拍照翻译、图像检索、广告识别等领域中有着广泛的应用。
然而，传统的场景文字识别方法都是基于字符分割和识别的方式，需要对文本图像进行预处理和后处理，算法流程复杂且难以处理复杂情况。为此，近年来提出了一种基于特征图的端到端（End-to-End）场景文字识别方法，通过直接从输入图像中提取特征进行文本识别，避免了手工特征工程和字符分割，可有效提高文本识别的准确性和效率。
本任务旨在探究基于共享卷积特征图谱的端到端场景文字识别方法。
二、任务描述
1.研究基于共享卷积特征图谱的端到端场景文字识别方法的原理与优势。
2.收集并整理场景文字识别相关的数据集，设计合适的实验方案进行实验。
3.基于该方法设计并实现文字识别系统，能够在给定的数据集上进行文本检测和识别。
4.分析实验结果，对比不同方法的准确性和效率，并给出改进建议。
三、关键问题
1.如何利用共享卷积特征图谱进行场景文字识别，以及如何解决文本方向、长度、位置等问题？
2.如何收集和整理适合端到端场景文字识别的数据集？
3.如何设计实验方案，评估算法的性能和效率？
四、技术路线
1.数据集收集和整理
①收集公开数据集，如ICDAR、COCO-Text、SynthText等；
②处理数据集，去噪、切割、标注，保证数据质量。
2.模型设计
本任务采用基于共享卷积特征图谱的方法进行场景文字识别。首先是对输入图像进行卷积特征提取，然后进行文本检测和识别，最后输出识别结果。其中共享卷积特征图谱通过共享卷积层和特征图来提高模型的参数共享率，从而提高识别准确率。另外，为了保证模型的鲁棒性，还需要采用多尺度、多方向等策略进行优化。
3.算法实现
本任务采用Python语言和深度学习框架PyTorch进行算法实现。具体实现过程中需要涉及到卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、CTC等技术。
4.实验和评估
本任务将采用End-to-End场景文字识别的常用标准指标进行评估，如字词准确率、字符准确率、识别时间等指标，并比较其他相关方法的效果，以此对该方法进行评估和改进。
五、预期成果
1.能够掌握基于共享卷积特征图谱的端到端场景文字识别方法的原理与优势。
2.能够熟练使用Python和深度学习框架PyTorch实现场景文字识别系统，并对该方法进行改进。
3.能够针对场景文字识别的实际需求进行数据集收集和整理，并设计合适的实验方案和评估指标来测试算法的性能和效果。
4.能够撰写出符合学术规范的科技论文或实验报告。
六、参考文献
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