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以深度學習為基礎的文本檢測算法有基於回歸的模型和基於分割的模型，目前這兩種模型的應用效果各有優劣。為解決回歸模型對訓練數據的依賴，以及分割模型受目標尺寸影響的問題，本書提出了兩種新的算法：TSFnet和Mnet。 全書分為5章，概述了自然場景下文本檢測的研究現狀，陳述了相關算法的問題、數據集與存在的挑戰，並通過實驗，對基於融合網絡的TSFnet模型及結合區域網絡與注意力網絡的Mnet模型進行了詳細的介紹，最後對相關的應用進行了簡介。
本書結構清晰，文字流暢，圖文並茂，適合從事場景文本檢測與識別研究的相關讀者閱讀，也適合作為高校相關專業學生的參考書。
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