文件名称:
具有文本统计特性和深度神经网络的场景文本检测
开发工具:
文件大小: 810kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-25
详细说明:场景文本识别是计算机视觉领域的热门话题。 受到单镜头多框检测(SSD)在通用对象检测方面的成功的启发,在场景文本检测中实现了SSD的体系结构。 SSD不能很好地检测文本,因为场景文本通常比普通对象小,而且SSD不能很好地检测小对象。 因此,对场景文本进行了统计分析。 根据场景文本的统计特性,提出一种文本检测方法。 此外,为了提高检测精度,使用多尺度图像来学习多尺度模型。 针对候选文本区域进行基于投票的非最大抑制。 实验结果表明,该方法在基准数据集ICDAR2013上的检测精度达到了最先进的性能。 此外,当使用单个模型时,与基于深度神经网络的几种最新文本检测方法相比,我们的方法实现了最快的速度。 因此,实验结果表明我们的方法在场景文本检测中是有效的。
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