摘要 基于分割的场景文字检测方法往往更准确，特别是针对卷曲的文字，在使用基于分割的方法时，二值化的后处理非常重要。作者提出了Differentiable Binarization模块，不仅简化了二值化方法而且效果更好。 介绍 由于场景文字的大小形状的多样，使用基于分割的检测方法往往更好，但是大部分基于分割的方法需要复杂的后处理将像素级别的结果组合成文字行，在预测时开销往往很大。例如PSENet使用连续尺度扩张的方式后处理；LSAE计算像素之间的特征距离来聚类。 大部分检测模型用上图的方式做后处理…