| 基于分割的自然場景下文本檢測方法與應(yīng)用 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：560 K | |
| 標(biāo)簽： 像素分割 注意力機(jī)制 LSTM | |
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| 文檔介紹：自然場景文本檢測識別在智能設(shè)備中應(yīng)用廣泛，而對文本識別的第一步則是對文本進(jìn)行精確的定位檢測。對于現(xiàn)有像素分割方法PixelLink中存在的彎曲文本定位包含過多背景信息、檢測圖像后處理不足兩個主要問題提出改進(jìn)。引入特征通道注意力機(jī)制，關(guān)注生成特征圖中特征通道間的權(quán)重關(guān)系，提升檢測方法的魯棒性。接著改變公開數(shù)據(jù)集標(biāo)注形式，將坐標(biāo)點表示為一串帶有方向的序列形式，在LSTM模型中進(jìn)行多邊形框的學(xué)習(xí)與框定。最后在公開數(shù)據(jù)集和自建數(shù)據(jù)集上進(jìn)行文本檢測測試。實驗表明，改進(jìn)的檢測方法在各數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)優(yōu)于原方法，與當(dāng)前領(lǐng)先方法精度相近，能夠在各個環(huán)境中完成對文本的檢測功能。 | |
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