场景文本

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基于深度学习的场景文本检测方法研究综述
《智能计算机与应用》2024年第2期48-54,共7页张静 孙巧榆 刘珍兵 
文本检测技术在社会中有着广泛的应用,随着深度学习的加入,文本检测技术得到了进一步的提升。近年来基于深度学习的检测算法逐渐增多,针对场景文本检测的各种问题提出了相应的解决方法,提升了场景文本检测算法的性能。本文对这些算法进...
关键词：深度学习 文本检测 场景文本 
基于增大感受野的场景文本检测算法
《智能计算机与应用》2023年第8期30-36,共7页杨豪 方承志 罗佳辉 雷蕾 
国家自然科学基金(61977039)。
针对场景文本检测算法在长文本检测中的不足问题,提出一种加入条带池化和优化损失函数的改进算法。针对文本行的长条形状,引入Strip Pooling,这种池化核可以获得更大的感受野,将带有Strip Pooling的MPM(Mixed Pooling Module)模块和Coor...
关键词：文本检测 EAST 注意力机制 Strip Pooling 金字塔池化 
基于矫正网络的场景文本识别应用与研究
《智能计算机与应用》2020年第12期80-85,共6页赵高照 丁学明 
国家自然科学基金(61673277)。
场景文本在文字识别(Optical Character Recognition,OCR)领域一直是个难题,因此受到学术界的广泛关注。场景文本通常包括透视文本、弯曲文本、定向文本等。目前大多深度学习方法都不能够很好的识别这些不规则的文本,特别是严重变形的...
关键词：场景文本 迭代 端到端 图像变换 TPS 不规则文本 
基于文本中心线的自然场景文本检测方法
《智能计算机与应用》2020年第2期374-378,F0003,共6页刘业鑫 卜巍 邬向前 
国家自然科学基金(61672194);国家重点研究与发展计划(2018YFC0832304);中国黑龙江省杰出青年科学基金(JC2018021);国家机器人与系统国家重点实验室项目(SKLRS-2019-2019-KF-14)。
由于深度学习的快速发展,自然场景的文本检测方法在近些年取得了丰硕成果,不依靠手工提取特征的方法,在速度和精度上都不断进步着。然而目前的大多文本检测方法对于文本区域的描述不够精确,使用和通用目标检测相同的矩形框,无法准确地...
关键词：深度学习 文本检测 文本区域表示 卷积神经网络 
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