基于深度学习的场景文本检测算法研究

熊炜; 艾美慧; 杨荻椿; 李利荣; 刘敏; 王娟; 曾春艳

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基于深度学习的场景文本检测算法研究

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针对自然场景中任意形状文本图像因文本行难以区分导致的信息丢失问题,提出了一种基于深度学习的场景文本检测算法。首先构建特征提取模块,使用Resnet50作为骨干网络,在增加跨层连接的金字塔网络结构中引入并联的空洞卷积模块,以提取更多语义信息;其次,对得到的特征图进行多尺度特征融合,学习不同尺度的特征;最后预测出不同内核大小的文本实例,并通过尺度扩展逐渐扩大文本行区域,直到得到最终的检测结果。实验结果表明,该方法在SCUT-CTW1500弯曲文本数据集上的准确率、召回率及F1值分别达到88.5%、77.0%和81.3%,相比其他基于分割的算法,该算法对弯曲文本的检测效果良好,具有一定的应用价值。

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来源
《光电子．激光》 |2021年第7期|728-734|共7页
作者
熊炜; 艾美慧; 杨荻椿; 李利荣; 刘敏; 王娟; 曾春艳;
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作者单位

湖北工业大学电气与电子工程学院;

湖北武汉430068;

美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系;

南卡哥伦比亚29201;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
场景文本检测; 深度学习; 特征提取; 多尺度特征融合; 空洞空间金字塔;

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