従来の曲線テキスト検知はセグメンテーションやポリゴン回帰に基づいていたのに対し、提案手法ではテキスト候補領域に含まれる小領域（シード）を順次拡張していく領域拡張問題として曲線テキスト検知を定式化。従来手法が領域提案の精度に強く依存していたのに対し、提案手法は前段の検出器が出力する領域提案の品質に対してロバストである。

公開データセットのTotal-Textに対してF値80.2%、CTW-1500に対してF値78.4%, いずれも既存手法を上回る性能を達成。