【摘 要】
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针对目前主流文本检测算法对多方向文本检测效果显著,但对曲线文本检测不佳的问题,提出一种基于感受野增强和改进型损失函数的文本检测算法,适用于曲线及任意方向文本.该算法基于TextSnake网络改进,加入ASPP网络增大感受野以获得在深层网络中更高层次的语义信息,并逐层进行特征融合提高对复杂背景下的文本检测精度;同时针对数据正负例样本不平衡问题在损失函数部分采用加权的Focal Loss,提高检测过程
【机 构】
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南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目(61271334,61073115)
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针对目前主流文本检测算法对多方向文本检测效果显著,但对曲线文本检测不佳的问题,提出一种基于感受野增强和改进型损失函数的文本检测算法,适用于曲线及任意方向文本.该算法基于TextSnake网络改进,加入ASPP网络增大感受野以获得在深层网络中更高层次的语义信息,并逐层进行特征融合提高对复杂背景下的文本检测精度;同时针对数据正负例样本不平衡问题在损失函数部分采用加权的Focal Loss,提高检测过程中难检测像素点的损失.该算法在Total-Text和ICDAR2015数据集上测试,实验结果表明该算法在
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