【論文學習總結】Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network

推薦學習理由：曠世18年6月提出的PSENET，論文被CVPR2019接收。整體上沿用主流的像素的語義分割的方法，提出利用不同尺寸的shrinking產生文本「核」再用漸進的尺度擴展算法來有效區分相鄰文本。作者在19年3月重新發布論文，並正式開源了代碼。在FMeasure指標上，ICDAR2015獲得了87.21（resnet152），在ICDAR2017 MLT獲得了72.45（resnet15

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