暨南大学本科生论文：ICDAR文本检测模型验证与评测实证

本篇本科生课程论文主要探讨了ICDAR文字检测模型的验证与评测，由林凯通和陈浩鸿合作完成，隶属于暨南大学智能科学与工程学院软件工程专业，撰写于2018~2019年第二学期。论文的核心内容围绕人工智能中的文字检测问题展开，针对这一领域近年来的研究动态，两位作者选择了三种主流方法进行评估。 首先，他们共同负责问题的定位和研究方向的选定，这占据了两人工作内容的50%。接着，他们深入调查了过去三年内关于文字检测领域的最新进展，并最终确定了三个主要的测评方法，包括阅读相关学术论文以理解其基本原理，并按照作者在GitHub上提供的开源项目搭建相应的实验环境。 实验阶段，他们利用ICDAR2015官方训练集对选定的三种模型进行了统一训练，尽管各模型的训练时间相近，但重点在于对比和优化算法性能。两位作者分别负责不同的任务：林凯通编写了图像标注程序，负责对自定义数据集进行标记，并运用官方测试数据集以及自定义数据集进行模型测试，整理测试结果，同时他还负责了DetEval测评方法的调研和定制测评方法的设计。 陈浩鸿则专注于数据集的设计和收集，对自定义数据集进行了额外的标记，并参与到模型测试过程中。他主要负责模型测试后的结果整理和深度分析，特别是对DetEval测评方法的熟悉以及对评测结果的精测和解读。 通过这篇论文，学生们展示了他们在文字检测模型验证与评测方面的实践能力，不仅掌握了现有的测评标准，还创新性地开发了一种专用的测评方法，为今后的文字检测研究提供了有价值的参考。整个研究过程体现了团队协作和深度学习技术在实际问题中的应用。