#350 · 主分类： 计算机视觉
AdvancedEAST
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AdvancedEAST是一种用于场景图像文本检测的算法，主要基于EAST，并进行了显著改进，使得长文本预测更加准确。
项目最后更新：09/09/22
GitHub Stars
1.2K
Forks数量
373
贡献者数量
2
许可证
MIT
收录理由
AdvancedEAST 在 EAST 场景文字检测算法的基础上，调整了文本框四个顶点坐标的预测方式。它不再对文本区域内所有像素的预测值做简单平均，而是先识别出边界像素，再用这些边界像素的加权结果来确定角点位置。这种改动对长文本或倾斜文本尤其有效，因为原始 EAST 在预测四边形远侧边缘时容易模糊。整个项目用 Keras 编写，代码按标签生成、网络定义、损失函数、训练和预测拆分成独立小文件，结构清晰，很适合作为学习文字检测器搭建和端到端训练的参考。项目提供了训练和预测的入口，并附带了基于 ICPR 数据集（如天池比赛数据）的演示，照着跑能较快复现结果。需要注意它依赖 TensorFlow 1.x 和 Keras 2.x，如果使用新版 TensorFlow 环境，需要自己动手迁移代码。
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