基于分支ResNet-50的EAST场景文字检测算法

龙言; 施水才; 肖诗斌

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基于分支ResNet-50的EAST场景文字检测算法

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针对自然场景文字检测任务中多尺度文本提取效果不佳的问题,改进EAST算法的ResNet基础网络单元,采用分支结构的特征提取方法,使得算法能够感知到更加深层次的文本特征.实验证明,在ICDAR2015数据集上,分支结构的EAST算法相比原始EAST算法,提高了1.18％的准确率.该算法对于较为复杂的文本检测任务表现出良好的检测性能.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2020年第3期|94-98|共5页
作者
龙言; 施水才; 肖诗斌;
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作者单位

北京信息科技大学计算机学院北京100192;

北京信息科技大学计算机学院北京100192;

拓尔思信息技术股份有限公司北京100101;

北京信息科技大学计算机学院北京100192;

拓尔思信息技术股份有限公司北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
自然场景; 文字检测; 分支结构; EAST;

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