FCN和RPN兩種特徵提取框架的區別

場景文本檢測的難點主要在於目標的方向、形狀、尺度變化顯著，且天然場景背景複雜。現有的基於深度學習的場景文本檢測框架大體分爲兩類： 一類基於FCN框架提取文本顯著圖，但此類方法引入大量噪聲干擾結果準確性（由於最後要上採樣匹配），需對顯著圖進行後處理(如：反捲積)，沒法實現端到端； 一類基於RPN框架提取proposal進行分類，但文本目標形狀、方向、尺度的變化將proposal的搜索空間極大增大，使

>>阅读原文<<