深度学习文字检测方法综述：基于感受野增强和全卷积网络结合的新思路。

场景图像文字中承载的高级语义信息可以帮助我们更好地理解周围的世界，同时场景图像文字检测技术也可以广泛地应用于多媒体检索、视觉输入和访问，以及工业自动化。早期的文字检测技术使用传统的模式识别技术，主要分为以连通区域分析为核心技术和以滑动窗为核心技术的两种方法。传统的模式识别方法包含多个步骤，如字符候选区域生成、候选区域滤除、文本行构造和文本行验证，繁琐的检测步骤导致文字检测结果过于依赖中间结果且非常耗时。 随着计算机视觉和模式识别领域的发展，目标检测方法开始使用卷积神经网络（CNN），研究者们开始借鉴基于深度学习的目标检测方法来检测文字，产生了一系列基于回归的深度学习文字检测方法。这类方法主要是基于目标检测框架SSD（Single shot multibox detector）、Faster-RCNN（Region CNN）等进行针对文字特性的改进得到。这些方法通过回归水平矩形框、旋转矩形框以及四边形等形状来获得文字信息，实现了对场景图像中文字的准确检测。 感受野增强和全卷积网络是两种优化方法，用于提高场景文字检测的准确性和效率。感受野增强通过增加神经网络中每个单元的感受野大小，使其能够覆盖更多的局部信息，从而提高模型在整个图像上的理解能力。全卷积网络则是一种端到端的深度学习模型，能够对输入图像进行像素级别的预测，适用于场景文字检测这种需要对整个图像进行分析的任务。将感受野增强和全卷积网络结合起来，可以进一步优化场景文字检测的效果，使得模型在复杂场景中也能够准确地检测出文字。 综合上述内容，感受野增强和全卷积网络的结合为场景文字检测技术带来了新的突破。这种方法不仅提高了文字检测的准确性和效率，还能够更好地应用于多媒体检索、视觉输入和访问，以及工业自动化等领域。未来随着深度学习和计算机视觉的不断发展，相信场景文字检测技术会迎来更多的创新和进步，为我们的生活和工作带来更多便利和可能性。