-
Название: Сравнение нейросетевых и непрерывно-морфологических методов в задаче детекции текста (Text Detection).
-
Задача: Automatically Detect Text in Natural Images.
-
Данные: синтетические сгенерированные данные + подготовленная выборка фотографий + COCO text dataset + Конкурс Avito 2014.
-
Литература: COCO benchmark, One of a state-of-the-art architecture
-
Базовой алгоритм: code + морфологические методы, Avito 2014 winner’s solution.
-
Решение: Предлагается сравнить работы нескольких state-of-the-art алгоритмов, которым нужна обширная обучающая выборка, с морфологическими методы, требующие небольшого числа данных. Предлагается определить границы применимости тех или иных методов.
-
Новизна: предложить алгоритм, основанный на использовании как нейросетевых, так и морфологических методов (решение задачи word detection).
-
Авторы: И. Н. Жариков.
-
Эксперт: Л. М. Местецкий (морфологические методы).
## Работа с репозиторием
Link Review - обзор литературы и её анализ. Для редактирования, запросите доступ. Редактировать могут только участники проекта и администрация.