【摘 要】
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为了获取铭牌图像中的基本参数信息,提出一种基于深度学习的端到端文本识别模型TDRN(Text Detection and Recognition Network)。模型避免了图像裁剪和字符分割,将文本看作一
【机 构】
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北京恒华伟业科技股份有限公司,华北电力大学控制与计算机工程学院
【基金项目】
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北京市科技计划课题(Z171100001217006)
论文部分内容阅读
为了获取铭牌图像中的基本参数信息,提出一种基于深度学习的端到端文本识别模型TDRN(Text Detection and Recognition Network)。模型避免了图像裁剪和字符分割,将文本看作一个序列,使用BLSTM(Bidirectional Long Short-term Memory)来获取上下文关系。同时,将文本检测和文本识别整合在同一个网络中共同训练,共享卷积层,以提高整体性能,在文本识别中还引入了注意力机制。模型在公共场景文本数据集SVT(Street View Text)上测试表
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