【自然場景文字檢測】PSENet: Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network
github：https://github.com/whai362/PSENet
論文：https://arxiv.org/abs/1806.02559
主要思想：
網路主要學習，Sn，Sn-1，.......，S1， 其中Sn佔文字區域100%， Sn-1佔文字區域90%，...........S1佔文字區域50%
標籤可以利用clipper來實現（pip install clipper-python==0.1.0）
後期處理：先求聯通區域，即很多個S1，再利用S1作為文字區域核在S2中進行膨脹，依次進行，最後到Sn
例如：當n=4，Sn的預測可以如下表示
F_score = slim.conv2d(F, 4, 1, activation_fn=tf.nn.sigmoid, normalizer_fn=None)
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