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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种基于提示分割任务的混合监督文本检测方法，包括S1构建包括图像编码器，提示编码器和掩码解码器的混合监督文本检测模型TextSAM，TextSAM采用混合监督的训练模式，其训练数据集包含部分全监督数据集合和部分弱监督数据集合当时，即进行全监督训练；当时，即进行弱监督训练。将一张图像输入训练好的TextSAM，输出即是对该图像的预测标签。经过实验证明混合监督训练模式下，仅使用25％的全监督数据和75％的弱监督数据，TextSAM就能取得接近100％全监督数据时的性能，从而减少对标注数据的依赖。
主权项：1.一种基于提示分割任务的混合监督文本检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：构建混合监督文本检测模型TextSAM，所述TextSAM包括三个部分，图像编码器，提示编码器和掩码解码器。图像编码器用于提取图像特征，由一个视觉Transformer构成，负责对图像特征进行提取。提示编码器用于将不同形式的提示编码到同一空间，其输入是提示的位置编码和多个可学习嵌入。掩码解码器用于将图像特征和提示编码进行融合，生成对应的分割掩码预测。S2：TextSAM采用混合监督的训练模式，其训练数据集包含部分全监督数据集合和部分弱监督数据集合其中全监督数据集合包含图像和全监督的标签集合ys，ys包含了所有的文本区域的轮廓；弱监督数据集合包含了图像和弱标签的标签yw。混合监督训练有两条分支，全监督训练分支和弱监督训练分支。通过设定输入的全监督数据集合和弱监督数据集合的数据比例，便可完成相应比例的混合监督训练。当时，即进行全监督训练；当时，即进行弱监督训练。S3：将一张图像输入训练好的TextSAM，输出即是对该图像的预测标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种基于提示分割任务的混合监督文本检测方法
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