Изменения

<br> Статья о модели доступна по [https://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Shangbang_Long_TextSnake_A_Flexible_ECCV_2018_paper.pdf ссылке]. Реализацию этой модели можно найти в [https://github.com/princewang1994/TextSnake.pytorch открытом доступе].

<br clear=all>

==== Архитектура ====

Схема работы TextSnake представлена справа (см. Рисунок 2). TextSnake использует [[:Сверточные_нейронные_сети|свёрточную нейронную сеть]]. Чтобы определять текст произвольной формы, используется FCN (Fully Convolutional Network)<ref name="fcn">[https://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdf Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell, "Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation" (2015)]</ref> модель для предсказывания геометрических атрибутов текстовых областей. С помощью FCN<ref name="fcn"/> и FPN (Feature Pyramid Network)<ref name="fpn">[https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf Lin, T.Y., Dollar, P., Girshick, R., He, K., Hariharan, B., Belongie, S., "Feature pyramid networks for object detection"]</ref> предсказываются вероятностные карты центральной линии (text center line, TCL) и текстовых областей (text regions, TR), вместе с геометрическими атрибутами <math>r, cosθ, sinθ</math>. Карта TCL в дальнейшем маскируется картой TR (TCL, по сути, является частью TR). Для сегментации используется непересекающийся набор, так как центральные линии не перекрывают друг друга. Далее извлекаются списки точек центральной оси и восстанавливаются экземпляры текста. Детальная архитектура представлена ниже (см. Рисунок 3):

<br clear=all>