'''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 (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 (например, Mask R-CNN<ref name="rcnn">[https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf Mask R-CNN, Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, Ross Girshick]</ref>). Использование методов сегментации изображения позволяет добиться хороших результатов на существующих датасетах.
== Существующие модели и датасеты ==
