城市环境中的越南场景文本检测的集成学习
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一个简单而高效的整合学习框架用于越南场景文字定位。通过结合多个模型以提高预测准确性的整合学习方法，旨在显著提升在具有挑战性的城市环境下的场景文字定位性能。通过在 VinText 数据集上的实验评估，我们提出的方法相对于现有方法在准确性方面取得了显著改进，达到了 5%...
该研究提出了一个整合学习框架，用于提高越南场景文字定位的准确性。通过在VinText数据集上的实验评估，该方法相对于现有方法在准确性方面取得了显著改进。整合学习在越南城市环境中的场景文字定位中具有潜力，可应用于城市标识、广告和各种富有文字的城市场景中的文本检测和识别。
