TPD 数据集最优
通过显式推理文本组件之间的关系，减少交通场景中非交通文本导致的误检，在多个基准上达到领先精度。
王润民 · Jielei, Hei · Minghao, Liu · Zukun, Wan · Juan, Xu · Xiaofei, Cao · He, Xuan · 丁亚军 · 高常鑫 · 桑农
IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2024
通过图卷积网络推理文本组件间的内在关系，利用全局上下文信息抑制非交通文本引起的误检，提升检测精度。
采用组可变形卷积自适应调整卷积方式，增强网络对文本区域的特征提取能力，适应多变形状的文本。
通过融合注意力模块为不同通道分配特征图权重，提升网络对关键信息的关注度。
在 TPD 数据集上超越此前所有报道结果，在 CTST-1600、ICDAR 2015 和 SCUT-CTW1500 上达到有竞争力的表现，验证了方法的普适性。