Deep Text Detection and Recognition
Source: https://github.com/hwalsuklee/awesome-deep-text-detection-recognition at
0958b3875043
License: Apache-2.0
Read the English original
This edition is an AI-assisted translation.
awesome-deep-text-detection-recognition
Заголовок раздела «awesome-deep-text-detection-recognition»Подборка научных работ по обнаружению и распознаванию текста с помощью глубокого обучения.
Обнаружение текста
Заголовок раздела «Обнаружение текста»- Работы упорядочены по дате публикации.
- IC — сокращение от ICDAR.
- Оценка — это F1-мера задачи локализации.
- (L) обозначает оценку в таблице лидеров.
- Если оценка в таблице лидеров немного отличается от указанной в статье, приводится значение (L).
*CODEобозначает официальный код, аCODE(M)— наличие обученной модели.
Распознавание текста
Заголовок раздела «Распознавание текста»- Работы упорядочены по дате публикации.
- IC — сокращение от ICDAR.
- Оценка — это точность распознавания слов для задачи распознавания.
- В результатах на наборах данных IC03, IC13 и IC15 в разных работах использовалось разное число примеров,
но мы не разделяли эти результаты.
- В результатах на наборах данных IC03, IC13 и IC15 в разных работах использовалось разное число примеров,
*CODEобозначает официальный код, аCODE(M)— наличие обученной модели.
Сквозное распознавание текста
Заголовок раздела «Сквозное распознавание текста»- Работы упорядочены по дате публикации.
- IC — сокращение от ICDAR.
- Оценка — это F1-мера общей задачи.
- (L) обозначает оценку в таблице лидеров.
*CODEобозначает официальный код, аCODE(M)— наличие обученной модели.
- Работы упорядочены по дате публикации.
*CODEобозначает официальный код, аCODE(M)— наличие обученной модели.
Другие списки
Заголовок раздела «Другие списки»- Подборка статей по OCR
Учебные материалы
Заголовок раздела «Учебные материалы»- Слайды лекций
- Обзорная статья
Благодарности
Заголовок раздела «Благодарности»- Эта работа выполнена OCR-командой Clova AI при поддержке NAVER-LINE. NAVER-LINE — одна из ведущих интернет-компаний Азии, разрабатывающая облачную платформу ИИ-ассистента Clova.
- Планируется регулярно обновлять этот репозиторий в соответствии с расписанием основных конференций по ИИ.
HagiCode
HagiCode — агентная среда разработки. Насыщенные и удобные взаимодействия с интерфейсом делают планирование, работу агентов и проектные задачи понятными и доступными, превращая разработку в увлекательный процесс.
Насыщенные и удобные взаимодействия с интерфейсом помогают легче планировать, запускать агентов и вести проектную работу.
- УмныйРабочие процессы OpenSpec превращают намерение в исполнимый путь от предложения через дизайн и задачи до готового изменения.
- ЭффективныйМультиагентное выполнение параллельно продвигает исследование, реализацию и проверку в нескольких репозиториях и с привычными Agent CLI.
- ИнтересныйНасыщенные и удобные взаимодействия с интерфейсом делают планирование, работу агентов и проектные задачи понятными и доступными.
Скачать для Windows
Поделиться HagiCode
Превращайте идеи в готовое ПО.
HagiCode — агентная среда разработки: рабочие процессы OpenSpec планируют изменение, мультиагентное выполнение его реализует, а Hero Scenario делает долгий путь наглядным, так что идеи становятся готовым ПО.
- Умный
- Рабочие процессы OpenSpec превращают намерение в путь от предложения до готового изменения.
- Эффективный
- Мультиагентное выполнение ведёт исследование, реализацию и проверку параллельно.
- Увлекательный
- Удобный интерфейс упрощает планирование, работу агентов и проектные задачи.
© 2026 HagiCode | Powered By hagilight-starlight@0.21.0 | Branch: main | Commit: 745b50b | Built:

