Amazon的研發(fā)人員開發(fā)出“TextTubes”文本檢測器，可識別出與水平面不平行的字符。利用文本參考框架的“管狀”表現(xiàn)形式，利用目標文本通常是大小相似的字符串聯(lián)而成的事實，從而捕獲大部分可變性。

與使用易于重疊和容易產(chǎn)生噪聲的矩形和四邊形來捕獲文本信息的傳統(tǒng)方法相比，它被公式化為一種數(shù)學函數(shù)，能夠訓練機器學習場景文本檢測器。

研發(fā)人員在Total-Text上對TextTubes進行了評估，Total-Text包含大約1255次訓練圖像、300個測試圖像以及一個或多個曲線文本實例。研究人員在論文中寫道：“對一個實例的中間軸和平均半徑進行建模……可捕獲有關實例整體的信息。在由單個單詞組成的數(shù)據(jù)集上，例如Total-Text，我們的模型能夠實現(xiàn)最先進的性能?！?/span>