针对现有文本识别方法推理速度慢、模型参数量大的问题,提出一种改进单点定位模型(single-point scene text spotting,SPTS)的轻量级端到端文本识别方法。首先,引入PP-LCNet作为骨干网络进行特征提取;接着,在解码器之前设计三局部通道...针对现有文本识别方法推理速度慢、模型参数量大的问题,提出一种改进单点定位模型(single-point scene text spotting,SPTS)的轻量级端到端文本识别方法。首先,引入PP-LCNet作为骨干网络进行特征提取;接着,在解码器之前设计三局部通道注意力模块,通过3种不同尺度的一维卷积增强通道间的信息交互;然后,提出用局部增强注意力模块替换原解码器中的前馈网络部分,通过深度可分离卷积增强文本特征空间关联性;再后,在各层解码器之后设计标记选择模块,通过显著性标记突出文本特征,减少无关像素的累积;最后,通过自回归解码方式预测出相应识别结果。将所提方法在Total-Text、CTW1500和ICDAR2015数据集上进行实验,并与6种先进方法(ABCNet、MANGO、ABCNet v2、SPTS、SwinTextSpotter和TESTR)对比。相比于SPTS方法,所提方法的推理速度分别提高了19.6、35.7、21.1 f/s,参数量减少了70.7%,证明了所提方法的有效性。展开更多
文摘针对现有文本识别方法推理速度慢、模型参数量大的问题,提出一种改进单点定位模型(single-point scene text spotting,SPTS)的轻量级端到端文本识别方法。首先,引入PP-LCNet作为骨干网络进行特征提取;接着,在解码器之前设计三局部通道注意力模块,通过3种不同尺度的一维卷积增强通道间的信息交互;然后,提出用局部增强注意力模块替换原解码器中的前馈网络部分,通过深度可分离卷积增强文本特征空间关联性;再后,在各层解码器之后设计标记选择模块,通过显著性标记突出文本特征,减少无关像素的累积;最后,通过自回归解码方式预测出相应识别结果。将所提方法在Total-Text、CTW1500和ICDAR2015数据集上进行实验,并与6种先进方法(ABCNet、MANGO、ABCNet v2、SPTS、SwinTextSpotter和TESTR)对比。相比于SPTS方法,所提方法的推理速度分别提高了19.6、35.7、21.1 f/s,参数量减少了70.7%,证明了所提方法的有效性。
