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LRANet++:用于准确和高效的文本发现的低级近似网络

Yuchen Su, Zhineng Chen, Yongkun Du

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence

|January 6, 2026

概括

本研究介绍了LRANet++,一个高效的端到端文本发现框架. 它精确地检测任意形状的文本,使用新的低级近似来表示形状,并用于速度的三重赋值头.

科学领域:

计算机视觉计算机视觉
人工智能的人工智能
机器学习机器学习

背景情况:

端到端的文本发现统一了文本检测和识别.
目前的方法难以准确有效地发现任意形状的文本.
一个主要的挑战是缺乏可靠和高效的文本检测.

研究的目的:

开发一个准确和高效的端到端文本识别器,用于任意形状的文本.
为了解决文本检测准确性和效率的瓶.
提出一种新的参数化文本形状表示和三重赋值检测头.

主要方法:

使用低级近似的新型参数化文本形状表示.
利用形状的相关性来构建一个强大的低级子空间结构.
尽量减少一个L1-规范的目标,从杂的注释中提取内在文本形状.
一个三重赋值检测头将训练复杂性从推断速度解开.
将一个增强检测模块与轻量级识别分支集成.

主要成果:

拟议的方法允许使用少数基础向量精确重建文本形状.
三重分配方案利用深度稀疏和密集的分支用于指导推断和并行监督.
LRANet++准确有效地发现任意形状的文本.
对具有挑战性的基准测试的实验表明,LRANet++的性能优于最先进的方法.

结论:

LRANet++为任意形状的文本发现提供了卓越的解决方案.
新型检测模块显著提高了准确性和效率.
该框架为端到端的文本发现提供了强大而快速的方法.

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