基于分割的自然場(chǎng)景下文本檢測(cè)方法與應(yīng)用 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:aetmagazine | |
文檔大?。?span>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(chǎng)景文本檢測(cè)識(shí)別在智能設(shè)備中應(yīng)用廣泛,,而對(duì)文本識(shí)別的第一步則是對(duì)文本進(jìn)行精確的定位檢測(cè),。對(duì)于現(xiàn)有像素分割方法PixelLink中存在的彎曲文本定位包含過(guò)多背景信息、檢測(cè)圖像后處理不足兩個(gè)主要問(wèn)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(cè)方法的魯棒性,。接著改變公開(kāi)數(shù)據(jù)集標(biāo)注形式,,將坐標(biāo)點(diǎn)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(kāi)數(shù)據(jù)集和自建數(shù)據(jù)集上進(jìn)行文本檢測(cè)測(cè)試,。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的檢測(cè)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(gè)環(huán)境中完成對(duì)文本的檢測(cè)功能。 | |
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