本文盘点CVPR 2020 所有文本图像(text)相关论文，主要分为手写文本和场景文本两大方向，总计16篇，对文献进行了细致的分类，大部分论文是围绕识别问题的研究。

方向包括：

1)场景文本检测(Scene Text Detection)，从街景等场景文本中检测文本的位置，2 篇文献均为不规则任意形状文本的检测；

2)场景文本识别(Scene Text Recognition)，对场景文本检测得到的结果进行识别，共 4 篇文章；

3)手写文本识别(HandwrittenText Recognition)，2 篇文章；

4)场景文本端到端识别(Scene Text Spotting)，1 篇文章，即华南理工大学和阿德莱德大学学者提出的实时ABCNet算法，很吸引人，已经开源；

5)手写文本生成(Handwritten Text Generation)，为了增加手写文本的训练样本(感觉也可以用来“写作业”

)，1 篇文章；

6)场景文本合成(Scene Text Synthesis)，为了增加场景文本的训练样本，1 篇文章，出自旷视科技，UnrealText用渲染引擎生成逼真场景文本；

7)文本图像的数据增广，用于手写和场景文本识别算法的训练，1 篇文章；

8)场景文本编辑(Scene Text Editor)，对场景文本图像中的文字进行替换&#x