自然场景图像中的文本检测综述

Go的自然语言检测

基于文本的文字提取

本文主要探讨了预训练语言模型在自然语言处理领域的应用。首先介绍了预训练语言模型的基本原理和常见的模型架构，包括BERT、GPT等。然后详细分析了预训练语言模型在文本分类、命名实体识别、情感分析等任务中

近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，深度学习技术在目标检测领域也得到了广泛的应用。本文对基于深度学习的目标检测技术进行了全面综述，介绍了Yolo、SSD等主流目标检测算法的原理和优劣，并分

数字图像中的图像检测，有：基于内容查询的图象数据库系统.pdf基于内容的多特征组合图像检索的研究.nh基于内容图像数据库检索中的关键技术研究.kdh基于纹理和颜色的图像检索.kdh图象数据库的研究现状

就我所知，十分完善的场景文字检测的代码网上是没有的，有的只是一些算法，或者比较过时的系统，本文的出现正是希望通过本人的一点努力填补这个空白，方便广大研究者能够更快入门，至少一开始研究就有一个基本框架。

E7检测和区域生长的自然彩色图像分割.rar

针对自然场景中植物叶片图像分割效果不佳，难以从含有多个叶片的图像中提取出完整叶片区域的问题，提出了一种叶片区域的快速多阈值提取方法。首先，使用人工蜂群算法优化Otsu多阈值选取的过程，以类间方差为适应

OCR，场景文本理解，文本识别资源集锦

Curvelet变换在图像处理中的应用综述