国际文档分析与识别国际会议 (International Conference on Document Analysis and Recognition，ICDAR)是由国际模式识别学会(IAPR)组织的专业会议之一，专注于文本领域的识别与应用。为了提高自然场景的文本检测和识别水平，国际文档分析和识别会议（ICDAR）于2003年设立了鲁棒文本阅读竞赛（“Robust Reading Competitions”）。至今已有来自89个国家的3500多支队伍参与。Google、Microsoft、Amazon、Facebook、北京大学、中国科学技术大学、腾讯、搜狗等均曾参与其中。

鲁棒文本阅读竞赛的测试数据集一直在网上公开，可以随时提交结果，是自然场景文本检测行业中检验算法的测试数据集。ICDAR2015和ICDAR2017 MLT就是其中两个测试子集。

澎湃新闻采访了目前位于ICDAR2015榜单第一名的云从科技。云从科技研究院自身算法工程师李源介绍，CDAR2015和ICDAR2017 MLT是自然场景文本检测领域的权威数据集，“基本上所有文章都会在上面检测”。

他为记者解读了这份榜单，精度（Precision）代表检测结果中正确文本的比例；检出率（recall）则反映被检出文本与图片文本总数的比例，能够体现是否漏检了文本。为了检测算法的效果，需要综合考虑精度和检出率，而F值正好代表精度和检出率的调和平均数，也是排名的根据。

需要注意的是，这里提到的自然场景文本检测并不等同于文本识别，前者不具备识别文字的功能，而是指在图片中检测出文本。

李源表示，2018年11月20日，云从科技在预印本网站arXiv上发表了最新论文成果，该论文提出了用于自然场景文本检测的Pixel-Anchor框架。论文发表之前，他们在国际文档分析与识别大会发布的ICDAR2015和ICDAR2017 MLT数据集上检测了Pixel-Anchor算法，并刷新了ICDAR2015的最佳成绩。

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