场景文字检测阅读笔记

1. PSENet PSENet 的两大特点：1. 基于像素分割 2. 基于小 Kenel 进行扩展得到最终标定框。 具体来说特点 2，模型首先生成与文本形状类似的小 Kenel，然后采用逐步规模扩展（progressive scale expasion）来合并像素。网络结构如下： 图片左边为 FPN，P3、P4、P5 进行上采样,然后和 P2 进行 concat，F 表示 feature map

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