資料介紹
傳統(tǒng)的文本檢測方法大多采用自下而上的流程,它們通常從低級語義字符或筆畫檢測開始,然后進(jìn)行非文本組件過濾、文本行構(gòu)建和文本行驗(yàn)證。復(fù)雜場景中文字的造型、尺度、排版以及周圍環(huán)境的劇烈變化,導(dǎo)致人的視覺系統(tǒng)是在不同的視覺粒度下完成文本檢測任務(wù)的,而這些自底向上的傳統(tǒng)方法的性能很大程度上依賴于低級特征的檢測,難以魯棒地適應(yīng)不同粒度下的文本特征。近年來,深度學(xué)習(xí)方法被應(yīng)用于文本檢測中來保留不同分辨率下的文本特征,但已有的方法在對網(wǎng)絡(luò)中各層特征提取的過程中沒有明確重點(diǎn)特征信息,在各層之間的特征映射中會有信息丟失,造成一些非文本目標(biāo)被誤判,使得檢測過程不僅耗時(shí),而且會產(chǎn)生大量誤檢和漏檢。為此,提出一種基于注意力機(jī)制的復(fù)雜場景文本檢測方法,該方法的主要貢獻(xiàn)是在VGG16中引入了視覺注意層,在細(xì)粒度下利用注意力機(jī)制増強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)全局信息中的顯著信息。實(shí)驗(yàn)表明,在載有GPU的Ubuntu環(huán)境下,該方法在復(fù)雜場景文本圖片的檢測中能保證文本區(qū)域的完整性,減少檢測區(qū)域的碎片化,同時(shí)能獲得高達(dá)87%的查全率和89%的查準(zhǔn)率。
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