【摘 要】
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自然场景中的文字读取一直是计算机视觉领域中的一个重要任务,它在现实生活中有着很多应用场景,比如图片检索,自动驾驶和视频理解等。近年来,得益于深度学习的广泛应用,场景文字检测领域取得了快速的发展。一些文字检测方法在多个公开场景文字数据集上取得了很好的效果。但是大部分现有的文字检测方法在处理极端长宽比的,尺度较大的文字行时都存在较大的困难,容易出现对文字区域定位不准确的现象。为了能够提升现有的文字检测
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自然场景中的文字读取一直是计算机视觉领域中的一个重要任务,它在现实生活中有着很多应用场景,比如图片检索,自动驾驶和视频理解等。近年来,得益于深度学习的广泛应用,场景文字检测领域取得了快速的发展。一些文字检测方法在多个公开场景文字数据集上取得了很好的效果。但是大部分现有的文字检测方法在处理极端长宽比的,尺度较大的文字行时都存在较大的困难,容易出现对文字区域定位不准确的现象。为了能够提升现有的文字检测算法对极端长宽比的,尺度较大的文字行的检测能力,本文利用定位修正的思想,对现有的文字检测算法进行了一系列的改进。这些改进措施主要包括三个方面:（1）本文提出了一种新的模块:文字特征对齐模块。由于受到感受野的限制,文字检测网络在处理很多极端长宽比的,尺度较大的文字行时只能关注它们的部分信息,这导致网络输出的检测框精度不高。文字特征对齐模块利用初始的文字检测框来对齐文字特征,可以针对性地调整网络感受野,让网络更容易得到完整的文字行信息。在对齐之后的文字特征之上再次预测可得到新的检测结果,以达到修正文字检测框,提升检测精度的目的。（2）本文提出了一种新的非极大值抑制方法——基于位置信息的非极大值抑制。网络预测的文字检测框由多条边组成,有的边可以精确定位文字的边界,有的却不能。本文通过引入位置信息来协助网络从众多的检测框中选出预测准确的边,以修正原始的检测结果。相较于传统的非极大值抑制方法,该方法可以帮助网络在后处理的过程中生成更加精准的文字框。（3）本文提出了一种新的个体均衡的损失函数。在计算文字检测网络的损失时,通常会存在不同文字的损失占总损失的比重不一致的现象——尺度较大的文字块占的损失函数的比重很大,而尺度较小的文字块占损失函数的比重很小。本文提出的个体均衡的回归损失函数对不同尺度的文字块赋以相同的权重,可以帮助网络得到更加均衡的训练,提升网络整体的检测效果。综上,本文从网络结构和后处理算法的角度出发,分别利用文字特征对齐模块和基于位置信息的非极大值抑制来修正网络的检测结果,可以提升文字检测网络对极端长宽比的,尺度较大的文字行的检测能力。另外,本文还提出了一种个体均衡的损失函数来帮助网络得到更加均衡的训练。在多个场景文字检测数据集上的实验都证明了这些改进方法的有效性。
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