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基于EAST改进的任意方向场景文本检测
标题：基于EAST改进的任意方向场景文本检测
摘要：
随着数字化信息的爆炸式增长，对于场景文本的自动识别和检测变得越来越重要。然而，传统的场景文本检测方法通常仅适用于水平或竖直方向的文本，难以满足现实世界中任意方向场景文本的检测需求。本文提出了一种基于EAST改进的任意方向场景文本检测方法，通过引入新的网络架构和数据增强技术，提高了文本检测的准确性和鲁棒性。
关键词：场景文本检测，任意方向，EAST，网络架构，数据增强
1.引言
场景文本检测是计算机视觉领域的重要研究方向，它在自动驾驶、图像语义分析、文档自动归档等领域具有广泛应用前景。然而，传统的场景文本检测方法通常仅适用于水平或竖直方向的文本，在面对倾斜、变形、任意方向场景文本时，检测效果往往不佳。因此，提出一种能够准确检测任意方向场景文本的方法具有重要意义。
2.相关工作
2.1传统场景文本检测方法
传统的场景文本检测方法主要包括基于特征工程的方法和基于深度学习的方法。前者通常采用字符、线段、连通域等传统特征进行文字区域检测，但其鲁棒性较差。后者则通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型提取特征，但对于任意方向场景文本的检测效果仍有待提高。
2.2EAST文本检测方法
EAST（EfficientandAccurateSceneText）是一种流行的文本检测方法，该方法通过引入RoIPooling等机制，结合多尺度特征融合，实现了快速且准确的文本检测。然而，EAST方法仅适用于水平或竖直方向的文本，对于任意方向场景文本存在局限性。
3.方法改进
为了提高对任意方向场景文本的检测能力，本文提出了一种改进的EAST方法。具体而言，我们通过以下方式改进了现有的EAST方法：
3.1新的网络架构设计
我们通过引入旋转核卷积（RotationConvolutionalKernel）以及自适应RoIPooling等技术，实现了对任意方向场景文本的检测。旋转核卷积可以识别和处理倾斜的文本，自适应RoIPooling可以适应不同尺度和形状的文本区域。
3.2数据增强技术
为了提高模型对于任意方向场景文本的鲁棒性，我们引入了数据增强技术。具体而言，我们通过旋转、翻转、缩放和扭曲等方式增加了训练数据的多样性，使得模型能够更好地适应各种形状和方向的文本。
4.实验与结果
我们使用公开数据集进行了实验验证，与传统场景文本检测方法和原始的EAST方法进行了比较。实验结果表明，我们提出的改进方法在任意方向场景文本检测方面具有显著优势，准确率和鲁棒性均得到了提高。
5.结论
本文提出了一种基于EAST改进的任意方向场景文本检测方法，在网络架构和数据增强上进行了创新。实验结果表明，该方法在任意方向场景文本检测方面具有显著优势，具有重要的应用潜力。然而，该方法仍存在一些改进空间，如进一步提升检测速度和减少误检率。未来的研究可以探索更高效的网络设计和更精细的数据增强方法，以进一步提升任意方向场景文本检测的性能。
参考文献：
[1]ZhouX,YaoC,WenH,etal.EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector[J].2017.
[2]WangX,WangZ,LiangD,etal.DetectingArbitrary-OrientedTextintheWildwithaVisualAttentionModel[C].2018.
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