自然场景下的文字检测是深度学习的重要应用，在之前的文章中已经介绍过了在简单场景、复杂场景下的文字检测方法，包括MSER+NMS、CTPN、SegLink、EAST等方法，详见文章：

手把手教你文字识别（检测篇一：MSER、CTPN、SegLink、EAST方法）

今天将继续介绍复杂场景下基于深度学习的文本检测方法，手把手教你如何使用AdvancedEAST、PixelLink进行文本检测。

1、AdvancedEAST方法实战

在上一篇文本检测的AI实战文章中，介绍了EAST检测方式，取得了不错的检测效果，但是在长文本预测中效果还不是很理想。于是，有大牛对EAST检测方法进行了改进，获得了比EAST更好的预测准确性（特别是在长文本上），并开源了源代码，这就是AdvancedEAST方法。网络结构如下：

AdvancedEAST的网络结构与EAST相似（EAST技术原理详见文章：白话文本检测经典模型EAST），但采用了VGG作为网络主干结构，基于Keras编写，在特征提取层中增加了后面卷积层的通道数量，对后处理方法也进行了优化。下面动手来试试AdvancedEAST的实际检测效果吧。

（1）下载源代码

首先，在github上下载AdvancedEAST源代码（







































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