【论文学习总结】Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network

推荐学习理由：旷世18年6月提出的PSENET，论文被CVPR2019接收。整体上沿用主流的像素的语义分割的方法，提出利用不同尺寸的shrinking产生文本“核”再用渐进的尺度扩展算法来有效区分相邻文本。作者在19年3月重新发布论文，并正式开源了代码。在FMeasure指标上，ICDAR2015获得了87.21（resnet152），在ICDAR2017 MLT获得了72.45（resnet15

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