目前基于回归的方法用的不是特别的多, 因为需要手动调节 anchor 的参数(超参数), 而 anchor 的参数对于模型性能有着决定性的作用. 不可能穷举 anchor 的尺寸. 目前一些 anchor free （即 segment-based）的方法解决了手动调节 anchor 参数的问题.
这种类型可以考虑结合 NLP.
目前都是使用合成数据集来作为训练集.
手写体的场景文字识别需要单独拎出来进行研究.
工业产品还有版面分析这一步骤.
基于分割.(很好地解决了不规则文本检测的问题)
基于回归.
