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基于全卷积神经网络的候选文本框生成和文本检测方法

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本发明公开了基于全卷积神经网络的候选文本框生成和文本检测方法，包括步骤：生成文本区域候选框，inception‑RPN以自然场景图片和一套标记文本区域的真实边界框作为输入，产生可控数量的单词区域候选框，在VGG16模型的卷积特征响应图上滑动一个inception网络，并在每个滑动位置辅助一套文本特征先验框；并入容易引起歧义的文本类别监督信息，融入多层次的区域下采样信息，进行文本检测；通过反向传播和随机梯度下降，以一种端到端的方式训练inception候选框生成网络和文本检测网络；候选框迭代投票以一种补充的方式获得更高的文本召回率，使用候选框过滤算法，移除过剩的检测框。本发明在ICDAR 2011和2013robust文本检测标准数据库上分别获得0.83和0.85的准确率，优于先前最好的结果。

著录项

公开/公告号CN106650725B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-26

原文格式PDF
申请/专利权人华南理工大学;
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申请/专利号CN201611070587.9
发明设计人马景法;金连文;钟卓耀;
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申请日2016-11-29
分类号G06K9/32(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构44329 广东广信君达律师事务所;
代理人杨晓松
地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号华南理工大学
入库时间 2022-08-23 11:03:00

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-06-26

授权

授权
2017-06-06

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/32 申请日:20161129

实质审查的生效
2017-05-10

公开

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1. 基于全卷积神经网络的候选文本框生成和文本检测方法 [P] . 中国专利： CN106650725B . 2020.06.26
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