This paper presents an end-to-end t

This paper presents an end-to-end trainable fast scene text detector, named TextBoxes, which detects scene text with both high accuracy and efficiency in a single network forward pass, involving no post-process except for a standard non-maximum suppression. TextBoxes outperforms competing methods in terms of text localization accuracy and is much faster, taking only 0.09s per image in a fast implementation. Furthermore, combined with a text recognizer, TextBoxes significantly outperforms state-of-the-art approaches on word spotting and end-to-end text recognition tasks.

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本文提出了一种名为 TextBoxes 的端到端可训练快速场景文本检测器，它可以在单个网络前向传递中以高精度和高效率检测场景文本，除了标准的非最大抑制外不涉及任何后处理。TextBoxes 在文本定位精度方面优于竞争方法，而且速度更快，在快速实施中每张图像仅需 0.09 秒。此外，结合文本识别器，TextBoxes 在单词识别和端到端文本识别任务方面明显优于最先进的方法。

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本文提出了一种端到端可训练的快速场景文本检测器，名为TextBoxes，它在单个网络前向通道中以高精度和高效率检测场景文本，除了标准的非最大值抑制外，不涉及后处理。TextBoxes在文本定位精度方面优于竞争对手的方法，而且速度更快，在快速实现中每个图像只需0.09s。此外，与文本识别器相结合，TextBoxes在单词识别和端到端文本识别任务方面显著优于最先进的方法。

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本文提出了一种端到端可训练的快速场景文本检测器，称为TextBoxes，它在单次网络前向传递中以高精度和高效率检测场景文本，除了标准的非最大值抑制，不涉及任何后处理。在文本定位准确性方面，TextBoxes优于竞争对手的方法，并且速度更快，在快速实现中，每张图像只需0.09秒。此外，与文本识别器相结合，TextBoxes在单词识别和端到端文本识别任务方面明显优于最先进的方法。

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