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基于特征过滤和自适应融合机制的不规则场景文本检测算法
1
作者
杨帅磊
李岐龙
+2 位作者
陈杰
凡高娟
张重生
《哈尔滨工业大学学报》
北大核心
2025年第10期165-170,共6页
自然场景图像中的文本存在背景复杂、形状各异、方向多样、光线多变等特点,为提升场景文本尤其是不规则场景文本的检测性能,提出一种基于特征过滤和自适应特征融合机制的不规则场景文本检测网络FGANet(feature guided adaptive network)...
自然场景图像中的文本存在背景复杂、形状各异、方向多样、光线多变等特点,为提升场景文本尤其是不规则场景文本的检测性能,提出一种基于特征过滤和自适应特征融合机制的不规则场景文本检测网络FGANet(feature guided adaptive network),其特征聚合引导模块通过空洞卷积扩大感受野、提升网络的特征表达能力,其自适应特征融合模块能够将深层的语义信息与浅层的细节信息进行综合利用,使算法获得更强的文本感知能力。结果表明,在场景文本检测方面,FGANet相较于对比算法,在ICDAR2015、CTW1500、MSRA-TD500和Total Text 4个基准数据集上的F值分别提升了2.4%、1.3%、1.8%和1.4%,性能提升较为显著。
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关键词
自然场景图像
场景文本检测
特征过滤
自适应特征融合
文本感知能力
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职称材料
题名
基于特征过滤和自适应融合机制的不规则场景文本检测算法
1
作者
杨帅磊
李岐龙
陈杰
凡高娟
张重生
机构
河南
省大数据分析与处理重点
实验室
(
河南大学
)
黄河
文化遗产
实验室
(
河南大学
)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
北大核心
2025年第10期165-170,共6页
基金
教育部人文社会科学研究一般项目(23YJAZH210)
河南省科技攻关项目(232102211021)。
文摘
自然场景图像中的文本存在背景复杂、形状各异、方向多样、光线多变等特点,为提升场景文本尤其是不规则场景文本的检测性能,提出一种基于特征过滤和自适应特征融合机制的不规则场景文本检测网络FGANet(feature guided adaptive network),其特征聚合引导模块通过空洞卷积扩大感受野、提升网络的特征表达能力,其自适应特征融合模块能够将深层的语义信息与浅层的细节信息进行综合利用,使算法获得更强的文本感知能力。结果表明,在场景文本检测方面,FGANet相较于对比算法,在ICDAR2015、CTW1500、MSRA-TD500和Total Text 4个基准数据集上的F值分别提升了2.4%、1.3%、1.8%和1.4%,性能提升较为显著。
关键词
自然场景图像
场景文本检测
特征过滤
自适应特征融合
文本感知能力
Keywords
scene text images
scene text detection
feature filtering mechanism
adaptive feature fusion mechanism
text perception ability
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征过滤和自适应融合机制的不规则场景文本检测算法
杨帅磊
李岐龙
陈杰
凡高娟
张重生
《哈尔滨工业大学学报》
北大核心
2025
0
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