场景文本

作品数：117被引量：342H指数：9
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一种基于特征增强的场景文本检测算法被引量：1
《计算机科学》2024年第6期256-263,共8页高楠 张雷 梁荣华 陈朋 付政 
国家自然科学基金(61702456,62036009,U1909203);国家重点研发计划(2020YFB1707700)。
针对自然场景下图像文本复杂背景、尺度多变等造成的漏检、误检问题,提出了一种基于特征增强的场景文本检测算法。在特征金字塔融合阶段,提出了双域注意力特征融合模块(Dual-domain Attention Feature Fusion Module,D2AAFM)。该模块能...
关键词：深度学习 场景文本检测 注意力机制 多尺度特征融合 空洞卷积 
基于增强特征金字塔网络的场景文本检测算法被引量：12
《计算机科学》2022年第2期248-255,共8页邵海琳 季怡 刘纯平 徐云龙 
国家自然科学基金(61972059,61773272,61602332);江苏省高校自然科学基金重点项目(19KJA230001);吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室项目(93K172016K08);江苏高校优势学科建设工程资助项目。
场景文本检测有助于机器理解图像内容,在智能交通、场景理解和智能导航等领域应用广泛。现有的场景文本检测算法未充分利用高层语义信息和空间信息,限制了模型对复杂背景像素的分类能力和对不同尺度的文本实例的检测和定位能力。为解决...
关键词：场景文本检测 特征金字塔网络 语义信息 空间信息 边界位置 
结合多粒度特征融合的自然场景文本检测方法被引量：4
《计算机科学》2021年第12期243-248,共6页陈卓 王国胤 刘群 
国家自然科学重点基金项目(61936001)。
自然场景下的文本信息通常具有多样性和复杂性的特点。由于采用手工设计特征的方式,传统的自然场景文字检测方法缺乏鲁棒性,而已有的基于深度学习的文本检测方法在各层网络提取特征的过程中存在丢失重要特征信息的问题。文中从多粒度和...
关键词：特征提取 多粒度信息 残差注意力 卷积神经网络 
基于文本三区域分割的场景文本检测方法被引量：9
《计算机科学》2020年第11期142-147,共6页李煌 王晓莉 项欣光 
随着卷积神经网络的发展,场景文本检测也得到了快速发展。然而,场景文本检测仍然存在很多问题:一方面,许多检测方法都采用矩形框作为检测框,这对于图像中不规则的文本是不友好的;另一方面,部分方法获取的检测框无法分离相邻的文本实例,...
关键词：场景文本检测 神经网络 实例分割 深度学习 计算机视觉 
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