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题名基于高阶图卷积推理网络的任意形状文本检测
被引量：1
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作者
刘平
姜永峰
张良
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机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
浙江省温州市公安局情报信息支队
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期263-270,共8页
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基金
国家自然科学基金(61179045)。
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文摘
通用场景文本检测被广泛应用于地图导航、无人驾驶等多个领域。场景文本方向各异且形状复杂多变,使得文本检测难度大。针对这一问题,提出一种高阶图卷积推理网络。以文本检测框架DRRG为基础,设计高阶图方案,提出高阶图卷积推理网络,扩展了推理范围,有效组合高阶邻居提供的辅助信息。改进一阶邻居的设置,降低无关组件的干扰,提高了反向传播和组件链接的效率。引入SE聚合模块为每个节点独立且自适应地生成聚合方案,进一步提高了对高阶信息的利用率。实验结果表明,改进后的网络在Total-Text、CTW-1500和ICDAR2015数据集上的平均精度(F1)分别提升了1.4、1.05和1.26个百分点。
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关键词
图像处理
文本检测
高阶图卷积网络
关系推理网络
SE聚合
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Keywords
image processing
text detection
high-order graph convolutional network
relational reasoning network
SE-aggregation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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