计算机视觉顶级会议ECCV近日公布了2020年的论文审稿结果，工程中心和图匠科技合作的研究论文"PlugNet: Degradation Aware Scene Text Recognition Supervised by a Pluggable Super-Resolution Unit"被录用。自然场景文本识别是计算机视觉领域的一个经典问题，在教育、物流、无人驾驶等领域有着广泛的应用前景。针对自然场景中所采集大量低质量的自然场景文本图像，该论文提出了一个含有可插拔超分辨单元的端到端学习的文本识别方法，通过在训练时增加超分辨支路来改善特征表达的方式提升低质量文本的识别结果。相对于现有的自然场景文本识别方案，该方法提高了识别正确率，但没有增加任何额外的计算量。该论文第一作者为工程中心硕士研究生谭磊同学，指导教师为陈靓影教授、刘乐元副教授。谭磊同学将前往厦门大学计算机学院继续攻读博士学位。
ECCV的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议)是计算机视觉三大顶级会议之一（另外两个是ICCV和CVPR），每两年举办一届。ECCV主要的录用论文都来自美国、欧洲、中国等顶尖实验室及研究所。ECCV2020共计收到了5025篇高质量论文投稿，最终仅录用了1000余篇。
