PSEnet核心是为了解决不能区分相邻文本的问题，以及对任意形状文本的检测问题。PSEnet依然采用基于分割的方式，对文本行不同核大小做预测，然后采用渐进式扩展算法扩展小尺度kernel到最终的文本行大小。因为在小尺度kernel之间存在比较大的margin，因此能够很好的区分相邻的文本行。最终结果在icdar2015和icdar2017都取得了sota的效果，而其最大的亮点是在SCUT-CTW1500弯曲文本数据集上取得了超过先前最好算法6.37%的结果。
PSENet PANNet DBNet 三个文本检测算法异同
PSEnet 文本检测示例：
下面分别介绍PSEnet 在windows 和linux上成功运行的介绍
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