本周为将门-TechBeat技术社区第248期线上Talk！也是ECCV 2020系列Talk第⑤弹！

北京时间10月15日(周四)晚8点，图匠数据高级算法工程师—杨辉的Talk将准时在将门TechBeat技术社区开播！

他与大家分享的主题是: “PlugNet: 一种基于可插拔的超分辨率学习单元的低质文本识别方法”。届时将会介绍杨辉及其团队提出的PlugNet，一种联合了超分辨率学习模块的文本识别方法。

Talk·信息

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主题：一种基于可插拔的超分辨率学习单元的

低质文本识别方法—PlugNet

嘉宾：图匠数据高级算法工程师 杨辉

时间：北京时间 10月15日 (周四) 20:00

地点：将门TechBeat技术社区

http://www.techbeat.net/

Talk·提纲

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自然场景文本识别往往由于受到现实拍照时出现抖动、失焦、光线昏暗等复杂环境的影响，导致拍摄的文本图片出现质量退化、模糊不清等问题。

为了提升退化文本图片的文字识别精度，杨辉及其团队提出了PlugNet，一种联合了超分辨率学习模块的文本识别方法。PlugNet不仅可以提升低质文本识别的精度，而且可以更好地还原低质文本图片的清晰度；并且利用可插拔的思想降低模型的部署资源，凸显了PlugNet轻量级的优势，方便网络的移动端部署。

本次分享的主要内容如下：

1. 文本识别技术背景介绍

2. 复杂环境OCR拍照的低质图片展示与分析

3. 超分辨率技术背景介绍 

4. PlugNet介绍 

5. 实验对比与模型性能分析 

6. 总结

Talk·参考资料

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这是本次分享中将会提及的paper，建议提前预习哦：

https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123600154.pdf

Talk·提问交流

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方式 ①

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方式 ②

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Talk·观看方式

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嘉宾介绍

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杨辉，目前担任ImageDT图匠数据高级算法工程师，主要研究计算机视觉和自然语言处理相关技术在新零售场景环境下的应用，在特征抽取、分割、分析等方面有独特的见解，相关论文发表在ICSE/ECCV等会议上。

系列Talk

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