Изменения

'''Распознавание текста''' {{---}} важная задача машинного обучения, решение которой позволит получать огромное количество информации из окружающего мира без участия человека. '''Распознавание изогнутого текста''', в частности, одна из проблем, лежащих на пути решения данной задачи.

== Вступление ==

В решении задачи распознавания текста двумя основными составляющими являются определение области текста и распознавание содержимого области. В сообществе исследователей выделяют три разных вида ориентации текста: horizontal, multi-oriented, curved (усл. горизонтальная, множественная, изогнутая). Очевидно, что правильность определения области текста напрямую влияет на качество работы распознающих моделей. Долгое время распознавание изогнутого текста казалось крайне сложной задачей {{---}} до тех пор, пока не появились способы весьма точно определять контуры объектов на изображениях ([см./например] Mask R-CNN). Использование методов сегментации изображения позволяет добиться хороших результатов на существующих датасетах.

== Существующие модели и датасеты ==

*Boundary

== Датасеты ==

Сейчас TotalText и SCUT-CTW1500 все реже используются как два независимых датасета. Датасет ArT объединил их в себе и стал самым большим датасетом изогнутого текста.

== Модели для детекции ==