Post #474

Детекторы текста на основе трансформеров. Часть 2 Сегодня мы продолжим знакомство с детекторами текста на базе трансформеров. Такие детекторы совмещают возможности сегментационных и регрессионных моделей, что позволяет повысить точность детектирования при сохранении высокой скорости работы. Однако каждый подход имеет свои недостатки: сегментационные сети обеспечивают высокую точность при сложных формах текста, но их скорости недостаточно, тогда как регрессионные модели быстры, но менее точны для сложных случаев. SRFormer — пример современной архитектуры, которая стремится объединить сильные стороны двух методов. Также в статье мы рассмотрим MixNet, лидирующий на ключевых бенчмарках за счёт своей уникальной архитектуры. Его бэкбон FSNet перемешивает признаки высокого и низкого разрешения. Это помогает надёжнее детектировать мелкие объекты. Кроме того, трансформерный блок (CTBlock) улучшает выделение текстов, расположенных близко друг к другу, с помощью прогнозирования центральной линии текста. Читайте новую статью по ссылке, чтобы познакомиться ближе с данными детекторами текста на базе трансформеров: https://deepschool-pro.notion.site/2-e3a3419463b94ae0a81545109799ecde?pvs=4