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挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测
被引量：
3
1
作者
卢利琼
吴东
+1 位作者
吴涛
刘瑶
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第8期2556-2560,共5页
针对现有优秀的anchor-free文本检测方法只挖掘了文本框几何特性而没有考虑文本框位置特性且缺乏有效的过滤机制,提出了挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测方法。该方法以ResNet50作为卷积神经网络的主干网络,将多个不同...
针对现有优秀的anchor-free文本检测方法只挖掘了文本框几何特性而没有考虑文本框位置特性且缺乏有效的过滤机制,提出了挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测方法。该方法以ResNet50作为卷积神经网络的主干网络,将多个不同尺寸的特征层融合后预测文本框的几何特性和位置特性,最后辅之以二层过滤机制得到最终的检测文本框。在公开的数据集ICDAR2013和ICDAR2011上F值分别达到了0.870和0.861,证明了该方法的有效性。
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关键词
自然场景图像
文本检测
位置特性
anchor-free
卷积神经网络
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职称材料
题名
挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测
被引量：
3
1
作者
卢利琼
吴东
吴涛
刘瑶
机构
岭南
师范学院
信息工程
学院
岭南
师范学院
广东省特殊儿童
发展与
教育重点实验室
岭南师范学院教学发展与质量测评中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第8期2556-2560,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(62005109)
广东省自然科学基金资助项目(2017A030307030)
+1 种基金
岭南师范学院自然科学人才专项资助项目(ZL2021015)
广东省特殊儿童发展与教育重点实验室资助项目(TJ202011)。
文摘
针对现有优秀的anchor-free文本检测方法只挖掘了文本框几何特性而没有考虑文本框位置特性且缺乏有效的过滤机制,提出了挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测方法。该方法以ResNet50作为卷积神经网络的主干网络,将多个不同尺寸的特征层融合后预测文本框的几何特性和位置特性,最后辅之以二层过滤机制得到最终的检测文本框。在公开的数据集ICDAR2013和ICDAR2011上F值分别达到了0.870和0.861,证明了该方法的有效性。
关键词
自然场景图像
文本检测
位置特性
anchor-free
卷积神经网络
Keywords
natural scene image
text detection
location feature
anchor-free
CNN
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测
卢利琼
吴东
吴涛
刘瑶
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
3
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