【摘 要】
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基于深度学习的自然场景文本检测算法进展显著,但对具有密集不规则排布特点的文本来说,由于其间距小、分布密集,导致特征提取困难,文本检测不全;同时,现有文本检测方法常采用的不同维度特征直接拼接的方式会导致多尺度特征融合不充分,造成语义信息的丢失。针对上述问题,本文提出一种基于多维度卷积融合的密集不规则文本检测方法。网络主体采用FPN结构,设计了文本增强模块(Text Enhancement Modul
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安710055;人工智能与数字经济广东省实验室(广州),广东广州510000;西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安710055
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基于深度学习的自然场景文本检测算法进展显著,但对具有密集不规则排布特点的文本来说,由于其间距小、分布密集,导致特征提取困难,文本检测不全;同时,现有文本检测方法常采用的不同维度特征直接拼接的方式会导致多尺度特征融合不充分,造成语义信息的丢失。针对上述问题,本文提出一种基于多维度卷积融合的密集不规则文本检测方法。网络主体采用FPN结构,设计了文本增强模块(Text Enhancement Module,TEM),通过引入额外全局文本映射以强化网络对文本信息的关注能力;提出了通道融合策略(Channel
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