【摘 要】
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高分辨率图像具有特征尺度差异较大的特点,针对其造成的细粒度特征难以捕获、多尺度特征融合不佳问题,提出一种共享核空洞卷积与注意力引导(Kernel-Sharing Dilated Convolutions and Attention-guided FPN,KDA-FPN)的复杂场景文本检测方法;提出最小交集(Intersection Over Minimum,IOM)后处理策略,改善因文本长宽比变化
【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
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高分辨率图像具有特征尺度差异较大的特点,针对其造成的细粒度特征难以捕获、多尺度特征融合不佳问题,提出一种共享核空洞卷积与注意力引导(Kernel-Sharing Dilated Convolutions and Attention-guided FPN,KDA-FPN)的复杂场景文本检测方法;提出最小交集(Intersection Over Minimum,IOM)后处理策略,改善因文本长宽比变化较大特性导致的掩膜重叠现象,提升检测效果。首先,模型以Resnet50为主干网络采用FPN结构捕获多尺度
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