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申请/专利权人：广西师范大学
摘要：本发明涉及深度学习图像文本检测技术领域，具体涉及一种面向自然场景的文本检测方法，基于backbone、neck和head三个部分改进获得文本检测网络，再将训练集输入文本检测网络进行迭代训练，获得最终结果。具体为在骨干网络特征提取时，使用EANetblock结构替换ResNetBottleneck，通过EANet包含的PSA模块和CSA模块，多尺度的提取特征信息和关注空间信息，有效地保留有效信息从而提高检测精度；同时还引入SE模块和残余结构增强网络对文本信息的定位；最后可微分二值化算法和注意力机制应用到文本检测中，解决了文本检测时特征丢失的问题，并提高了文本检测网络的检测精度。
主权项：1.一种面向自然场景的文本检测方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：选定训练集和测试集；步骤2：将训练集作为文本检测网络的输入，所述文本检测网络包括backbone、neck和head三个部分；步骤3：基于改进的ResNet50在backbone部分进行特征提取，对输入图片进行下采样，得到不同的四个尺度特征图；步骤4：将四个尺度特征图输入到neck部分的RSE-FPN进行特征融合，融合后的特征图经过上采样和特征级联得到最终特征图；步骤5：将最终特征图经过预测得到概率图和阈值图；步骤6：在head部分运用可微分二值化算法计算概率图和阈值图得到近似二值化图，对近似二值化图进行文本框操作输出带文本框的最终图片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西师范大学 一种面向自然场景的文本检测方法
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