Character feature Alignment-based scene text spotter

doi:10.1016/j.jvcir.2025.104533

2025-07-10

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DOI：10.1016/j.jvcir.2025.104533

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摘要

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• 提出包含BIM和CA模块的CFAS框架，在Total-Text数据集上达到87.3%的检测F-score和83.6%的端到端准确率。 • 在检测/识别任务中超越许多现有方法，在未训练的水下（UWT）场景中达到72.8%的召回率和47.4%的准确率。 • BIM通过任务自适应加权增强文本定位，而CA通过多感受野卷积优化字符特征。 • 具有鲁棒泛化能力：在未训练的水下/遮挡场景中表现优异。 • 以Swin Transformer为主干网络，实现多尺度特征融合，支持端到端优化。

期刊

Journal of Visual Communication and Image Representation

IF:

3.1

论文数:

535

被引数:

5.6K

机构

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